Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in im Projekt "NeoBrain" am Lehrstuhl für Zuverlässigkeitstechnik und Risikoanalytik in der Fakultät 7

Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in im Projekt "NeoBrain" am Lehrstuhl für Zuverlässigkeitstechnik und Risikoanalytik in der Fakultät 7 (m/w/d)

Kurzüberblick

• Standort: Bergische Universität Wuppertal
• Arbeitsmodell: Teilzeit 75 % der tariflichen Arbeitszeit
• Anstellungsart: Qualifizierungsstelle im Sinne des Wissenschaftszeitvertragsgesetzes (WissZeitVG)

Aufgaben

• selbstständige und eigenverantwortliche wissenschaftliche Bearbeitung eines öffentlich geförderten Forschungsprojektes auf dem Gebiet der technischen Zuverlässigkeit mit industriellen Kooperationspartnern
• Entwicklungs- und Forschungsarbeiten im Rahmen des Forschungsprojekts "KI-Knowledge Hub für produzierende KMU: Digitalisierung, Sicherung und adaptive Bereitstellung multimodaler Fachkräftewissens im demografischen Wandel (NeoBrain)"
• KI-basierte Fehleranalyse und probabilistische Modellierung (Entwicklung einer domänenspezifischen Bildanalysepipeline; Training auf Basis realer Fehlerbilder und Verknüpfung mit Prozessparametern; Entwicklung Schnittstelle für zukünftige, unbekannter Fehlerszenarien; Entwicklung probabilistischer Ursache-Wirkungs-Modelle)
• praktischer Anwendungsfall: Heißluftverzinnung
• Publikation von Forschungsergebnissen auf nationalen und internationalen Tagungen und in Fachzeitschriften

Anforderungen

• erfolgreich abgeschlossenes Studium (Master oder vergleichbar) mit einer ingenieurwissenschaftlichen Fachrichtung (Maschinenbau, Informatik, Sicherheitstechnik, Elektrotechnik, Elektroingenieurwesen o. ä.) oder mit vergleichbaren Schwerpunkten (Bsp.: Mathematik)
• sehr gute Kenntnisse im Bereich Künstliche Intelligenz (Machine Learning) und Data Science
• Erfahrungen in den Grundlagen der technischen Statistik
• Beherrschung einer Programmiersprache (z. B. R, Python, MATLAB)
• sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
• Engagement, Selbstständigkeit, Teamfähigkeit
• ausgeprägtes Interesse an Fragestellungen aktueller KI-Anwendungen mit Bezug zum Wissensmanagement
• Freude an der Anwendung von Methoden und Algorithmen aus dem Bereich der Datenanalyse (KI und Statistik)
• Freude an Programmiertätigkeiten, Eigeninitiative, Bereitschaft zu interdisziplinärer Zusammenarbeit mit Praxispartnern
• Interesse an praktisch und theoretisch ausgerichteten Forschungsarbeiten
• Präsentations- und Publikationsinteresse

Benefits

• Qualifizierungsstelle im Sinne des Wissenschaftszeitvertragsgesetzes (WissZeitVG)
• Laufzeit des Arbeitsvertrages wird der angestrebten wissenschaftlichen Qualifizierung angemessen gestaltet
• Beginn: zum nächstmöglichen Zeitpunkt
• Dauer: befristet bis zum (vorbehaltlich der finalen Projektbewilligung)
• Stellenwert: E 13 TV-L
• Umfang: Teilzeit 75 % der tariflichen Arbeitszeit
• Kennziffer: 26087
• Ansprechpartner: Herr Prof. Dr.-Ing. Stefan Bracke