Anbieter Lehrstuhl für Produktionssystematik Unser Profil Die Abteilung Innovationsmanagement am WZL unterstützt produzierende Unternehmen im Bereich des Innovationsmanagements durch Beratung, Forschung und Weiterbildungsangebote. Um bei der Generierung neuer Innovationen zu unterstützen, begleitet die Abteilung Innovationsmanagement den gesamten Prozess der Entwicklung einer Idee bis zur Marktreife und betrachtet unter anderem die Aufnahme von Markt- und Kundenbedürfnissen, das Anforderungsmanagement, die Produktentwicklung, das Variantenmanagement und die prototypische Realisierung der Ideen.
Anbieter Lehrstuhl für Produktionssystematik Unser Profil Die Abteilung Innovationsmanagement am WZL unterstützt produzierende Unternehmen im Bereich des Innovationsmanagements durch Beratung, Forschung und Weiterbildungsangebote. Um bei der Generierung neuer Innovationen zu unterstützen, begleitet die Abteilung Innovationsmanagement den gesamten Prozess der Entwicklung einer Idee bis zur Marktreife und betrachtet unter anderem die Aufnahme von Markt- und Kundenbedürfnissen, das Anforderungsmanagement, die Produktentwicklung, das Variantenmanagement und die prototypische Realisierung der Ideen.
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Anbieter Lehrstuhl für Produktionssystematik Unser Profil Die Abteilung Innovationsmanagement am WZL unterstützt produzierende Unternehmen im Bereich des Innovationsmanagements durch Beratung, Forschung und Weiterbildungsangebote. Um bei der Generierung neuer Innovationen zu unterstützen, begleitet die Abteilung Innovationsmanagement den gesamten Prozess der Entwicklung einer Idee bis zur Marktreife und betrachtet unter anderem die Aufnahme von Markt- und Kundenbedürfnissen, das Anforderungsmanagement, die Produktentwicklung, das Variantenmanagement und die prototypische Realisierung der Ideen.
Ihr Profil Du studierst CES, Maschinenbau, Informatik oder einen vergleichbaren MINT-Studiengang Du besitzt bereits erste Programmiererfahrungen in Matlab, C++ oder anderen Sprachen Du hast Interesse an Regelungstechnik, Softwareentwicklung und numerischer Optimierung Du bist bereit, dich in neue Themengebiete einzuarbeiten und arbeitest selbstständig Ihre Aufgaben Im Rahmen eines einzigartigen Projekts wird in Zusammenarbeit mit Verbundpartnern eine Ostsee-Fährverbindung automatisiert.
Du bringst Interesse an den oben genannten Themenfeldern mit und bist bereit, Dich in neue Fragestellungen einzuarbeiten Idealerweise hast Du bereits erste Erfahrungen im Umgang mit quantitativen und/oder qualitativen Forschungsmethoden gesammelt Du hast idealerweise erste praktische Arbeitserfahrungen, z.B. durch eine Werkstudententätigkeit oder ein studentisches Praktikum gemacht Du bist an einer langfristigen Anstellung interessiert (mindestens ein Jahr) Du verfügst über sehr gute Fähigkeiten im Umgang mit MS Office Du hast gute Deutsch- und Englischkenntnisse – Französischkenntnisse sind von Vorteil Du bist ein*e Teamplayer*in Ihre Aufgaben Die Stelle bietet eine direkte Einbindung in ein internationales Forschungsprojekt zur wasserbewussten Erzeugung von grünem Wasserstoff und synthetischen Kraftstoffen (e-Fuels) in sonnenreichen und trockenen Regionen, insbesondere in Subsahara-Afrika, das vom TIM Institut im Verbund mit zahlreichen Konsortialpartnern aus Wirtschaft und Forschung durchgeführt wird.
Du bringst Interesse an den oben genannten Themenfeldern mit und bist bereit, Dich in neue Fragestellungen einzuarbeiten Idealerweise hast Du bereits erste Erfahrungen im Umgang mit quantitativen und/oder qualitativen Forschungsmethoden gesammelt Du hast idealerweise erste praktische Arbeitserfahrungen, z.B. durch eine Werkstudententätigkeit oder ein studentisches Praktikum gemacht Du bist an einer langfristigen Anstellung interessiert (mindestens ein Jahr) Du verfügst über sehr gute Fähigkeiten im Umgang mit MS Office Du hast gute Deutsch- und Englischkenntnisse – Französischkenntnisse sind von Vorteil Du bist ein*e Teamplayer*in Ihre Aufgaben Die Stelle bietet eine direkte Einbindung in ein internationales Forschungsprojekt zur wasserbewussten Erzeugung von grünem Wasserstoff und synthetischen Kraftstoffen (e-Fuels) in sonnenreichen und trockenen Regionen, insbesondere in Subsahara-Afrika, das vom TIM Institut im Verbund mit zahlreichen Konsortialpartnern aus Wirtschaft und Forschung durchgeführt wird.
Unsere experimentelle Forschung an der Schnittstelle zwischen Ingenieur- und Naturwissenschaften befasst sich mit innovativen Materialien, neuen Konzepten für elektronische Bauelemente und fortschrittlichen Verfahren für die Mikroelektronik der Zukunft. Damit arbeiten wir an Lösungen für gesellschaftlich relevante Themen wie energieeffiziente Elektronik, Umweltsensorik oder individuelle Gesundheitsversorgung.
Dafür verwenden wir Lösungsmethoden aus dem Bereich der Data Analytics, programmieren eigene Software-Tools und entwickeln neue Workshopkonzepte. Bei allen Aufgaben arbeiten wir eng mit unseren Industriepartnern und -kunden zusammen, weshalb es auch für studentische Hilfskräfte viele Möglichkeiten gibt, Praxiserfahrungen zu sammeln.
Dafür verwenden wir Lösungsmethoden aus dem Bereich der Data Analytics, programmieren eigene Software-Tools und entwickeln neue Workshopkonzepte. Bei allen Aufgaben arbeiten wir eng mit unseren Industriepartnern und -kunden zusammen, weshalb es auch für studentische Hilfskräfte viele Möglichkeiten gibt, Praxiserfahrungen zu sammeln.
Python, C++, ...) sowie Erfahrung mit Datenanalyse und weiteren Simulationsmethoden Interesse und Kenntnisse in numerischer Simulation Selbstständige, strukturierte und lösungsorientierte Arbeitsweise mit Motivation, sich in neue Themenfelder einzuarbeiten Sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift Gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift Ihre Aufgaben Unterstützung bei der Erarbeitung und Anwendung von Simulationstechniken, die für die Modellierung von Prozessen im Laserauftragsschweißen relevant sind Unterstützung bei der Anpassung und Erweiterung von Simulationstools (z.
Unsere experimentelle Forschung an der Schnittstelle zwischen Ingenieur- und Naturwissenschaften befasst sich mit innovativen Materialien, neuen Konzepten für elektronische Bauelemente und fortschrittlichen Verfahren für die Mikroelektronik der Zukunft. Damit arbeiten wir an Lösungen für gesellschaftlich relevante Themen wie energieeffiziente Elektronik, Umweltsensorik oder individuelle Gesundheitsversorgung.
Durch Kombination kompakter Echtzeitmodelle, integrierter Sensoren und Methoden der Systemidentifikation entwickeln wir neue Monitoringverfahren, um kritische Systemvariablen, wie z.B. Halbleiterverluste, 3D Temperaturgradienten, Dehnungen sowie elektrische und thermische Impedanzen, zuverlässig zu extrahieren.
Dafür verwenden wir Lösungsmethoden aus dem Bereich der Data Analytics, programmieren eigene Software-Tools und entwickeln neue Workshopkonzepte. Bei allen Aufgaben arbeiten wir eng mit unseren Industriepartnern und -kunden zusammen, weshalb es auch für studentische Hilfskräfte viele Möglichkeiten gibt, Praxiserfahrungen zu sammeln.
Python, C++, ...) sowie Erfahrung mit Datenanalyse und weiteren Simulationsmethoden Interesse und Kenntnisse in numerischer Simulation Selbstständige, strukturierte und lösungsorientierte Arbeitsweise mit Motivation, sich in neue Themenfelder einzuarbeiten Sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift Gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift Ihre Aufgaben Unterstützung bei der Erarbeitung und Anwendung von Simulationstechniken, die für die Modellierung von Prozessen im Laserauftragsschweißen relevant sind Unterstützung bei der Anpassung und Erweiterung von Simulationstools (z.
Selbstständige, strukturierte und lösungsorientierte Arbeitsweise mit Motivation, sich in neue Themenfelder einzuarbeiten Sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift Gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift Ihre Aufgaben Unterstützung bei der Entwicklung und Erweiterung von ML-Workflows und Frameworks im Bereich Physics AI im Bereich von CFD oder FEM-Daten Unterstützung bei der Implementierung, dem Testen und der Dokumentation von Modellbausteinen und Trainingspipelines Konfiguration und Durchführung von Trainingsläufen inklusive Auswertung und Visualisierung der Ergebnisse Nutzung von Rechenressourcen, z.B.
Unsere experimentelle Forschung an der Schnittstelle zwischen Ingenieur- und Naturwissenschaften befasst sich mit innovativen Materialien, neuen Konzepten für elektronische Bauelemente und fortschrittlichen Verfahren für die Mikroelektronik der Zukunft. Damit arbeiten wir an Lösungen für gesellschaftlich relevante Themen wie energieeffiziente Elektronik, Umweltsensorik oder individuelle Gesundheitsversorgung.
Dafür verwenden wir Lösungsmethoden aus dem Bereich der Data Analytics, programmieren eigene Software-Tools und entwickeln neue Workshopkonzepte. Bei allen Aufgaben arbeiten wir eng mit unseren Industriepartnern und -kunden zusammen, weshalb es auch für studentische Hilfskräfte viele Möglichkeiten gibt, Praxiserfahrungen zu sammeln.
Durch Kombination kompakter Echtzeitmodelle, integrierter Sensoren und Methoden der Systemidentifikation entwickeln wir neue Monitoringverfahren, um kritische Systemvariablen, wie z.B. Halbleiterverluste, 3D Temperaturgradienten, Dehnungen sowie elektrische und thermische Impedanzen, zuverlässig zu extrahieren.
Selbstständige, strukturierte und lösungsorientierte Arbeitsweise mit Motivation, sich in neue Themenfelder einzuarbeiten Sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift Gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift Ihre Aufgaben Unterstützung bei der Entwicklung und Erweiterung von ML-Workflows und Frameworks im Bereich Physics AI im Bereich von CFD oder FEM-Daten Unterstützung bei der Implementierung, dem Testen und der Dokumentation von Modellbausteinen und Trainingspipelines Konfiguration und Durchführung von Trainingsläufen inklusive Auswertung und Visualisierung der Ergebnisse Nutzung von Rechenressourcen, z.B.
Unsere experimentelle Forschung an der Schnittstelle zwischen Ingenieur- und Naturwissenschaften befasst sich mit innovativen Materialien, neuen Konzepten für elektronische Bauelemente und fortschrittlichen Verfahren für die Mikroelektronik der Zukunft. Damit arbeiten wir an Lösungen für gesellschaftlich relevante Themen wie energieeffiziente Elektronik, Umweltsensorik oder individuelle Gesundheitsversorgung.
Dies bedeutet insbesondere: Mitwirkung an der Weiterentwicklung der Codebasis via GitHub (Feature-Entwicklung, Code Reviews und Bearbeitung von Issues) Unterstützung bei der Entwicklung eines Design und der Implementierung neuer Konzepte, um die Funktionalität und Skalierbarkeit zu erweitern Mitarbeit an der Integration neuer Datensätze und Modelle in die bestehende Bibliothek Wenn wir Ihr Interesse geweckt haben, senden Sie uns bitte ein kurzes Anschreiben, einen aktuellen Lebenslauf, ein Transcript of Records und - falls vorhanden - Referenzen zu relevanten Softwareentwicklungsprojekten, die Sie in der Vergangenheit durchgeführt haben, vorzugsweise auf Englisch und bevorzugt per E-Mail an timo.stoll@log.rwth-aachen.de.
Darüber hinaus möchten wir die Produktion über den gesamten Fabriklebenszyklus mit neuen Ideen und Technologien voranbringen. Zur Verstärkung unseres Digitalisierungsteams suchen wir motivierte Studierende zur Unterstützung in digitalen Fabrikplanungsprojekten.
Darüber hinaus möchten wir die Produktion über den gesamten Fabriklebenszyklus mit neuen Ideen und Technologien voranbringen. Zur Verstärkung unseres Teams suchen wir motivierte Studierende zur Unterstützung in diversen Tätigkeiten mit dem Schwerpunkt auf Industrieprojekten in vielfältigen Branchen.
Darüber hinaus möchten wir die Produktion über den gesamten Fabriklebenszyklus mit neuen Ideen und Technologien voranbringen. Zur Verstärkung unseres Digitalisierungsteams suchen wir motivierte Studierende zur Unterstützung in digitalen Fabrikplanungsprojekten.
Darüber hinaus möchten wir die Produktion über den gesamten Fabriklebenszyklus mit neuen Ideen und Technologien voranbringen. Zur Verstärkung unseres Teams suchen wir motivierte Studierende zur Unterstützung in diversen Tätigkeiten mit dem Schwerpunkt auf Industrieprojekten in vielfältigen Branchen.
Christopher Morris entwickeln wir theoretische und praktische Ansätze für das maschinelle Lernen auf Graphen. Maschinelles Lernen auf Graphen ist ein relativ neues Feld im Bereich des maschinellen Lernens, welches die Struktur der Daten in den Vordergrund stellt und Machine-Learning-Methoden entwickelt, die automatisch Voraussagen über Eigenschaften von Graphen treffen.
Christopher Morris entwickeln wir theoretische und praktische Ansätze für das maschinelle Lernen auf Graphen. Maschinelles Lernen auf Graphen ist ein relativ neues Feld im Bereich des maschinellen Lernens, welches die Struktur der Daten in den Vordergrund stellt und Machine-Learning-Methoden entwickelt, die automatisch Voraussagen über Eigenschaften von Graphen treffen.
Christopher Morris entwickeln wir theoretische und praktische Ansätze für das maschinelle Lernen auf Graphen. Maschinelles Lernen auf Graphen ist ein relativ neues Feld im Bereich des maschinellen Lernens, welches die Struktur der Daten in den Vordergrund stellt und Machine-Learning-Methoden entwickelt, die automatisch Voraussagen über Eigenschaften von Graphen treffen.
Darüber hinaus möchten wir die Produktion über den gesamten Fabriklebenszyklus mit neuen Ideen und Technologien voranbringen. Eine Besonderheit der modernen Fabrikplanung ist die integrative Fabrikplanung, bei der Produktion und Gebäude nicht unabhängig voneinander, sondern parallel geplant werden.
Darüber hinaus möchten wir die Produktion über den gesamten Fabriklebenszyklus mit neuen Ideen und Technologien voranbringen. Eine Besonderheit der modernen Fabrikplanung ist die integrative Fabrikplanung, bei der Produktion und Gebäude nicht unabhängig voneinander, sondern parallel geplant werden.
Kombiniert wird der starke Industrie- & Praxisbezug zudem durch unsere Forschungsprojekte, die stets die neuesten Entwicklungen und Anwendungen behandeln. Die kreative Freiheit und das eigenverantwortliche Vorgehen in der Bearbeitung neuer Themenstellungen bilden dabei einen wichtigen Teil deiner persönlichen Entwicklung.
Die Mitarbeiter des Bereiches "Nonwoven" beschäftigen sich mit den unterschiedlichen Herstellungsprozessen im Wachstumsmarkt der Vliesstoffe, insbesondere der Entwicklung neuer und der Erweiterung bestehender Anlagen, sowie der Entwicklung neuer vliesstoffbasierter Werkstoffe. Der Forschungsfokus liegt auf der Entwicklung "intelligenter" Maschinen und Prozesse, der Verarbeitung neuer Fasermaterialien, dem "Adaptive Textile Processing" und der Ressourcen-Effizienz.
Die Mitarbeiter des Bereiches "Nonwoven" beschäftigen sich mit den unterschiedlichen Herstellungsprozessen im Wachstumsmarkt der Vliesstoffe, insbesondere der Entwicklung neuer und der Erweiterung bestehender Anlagen, sowie der Entwicklung neuer vliesstoffbasierter Werkstoffe. Der Forschungsfokus liegt auf der Entwicklung "intelligenter" Maschinen und Prozesse, der Verarbeitung neuer Fasermaterialien, dem "Adaptive Textile Processing" und der Ressourcen-Effizienz.
Kombiniert wird der starke Industrie- & Praxisbezug zudem durch unsere Forschungsprojekte, die stets die neuesten Entwicklungen und Anwendungen behandeln. Die kreative Freiheit und das eigenverantwortliche Vorgehen in der Bearbeitung neuer Themenstellungen bilden dabei einen wichtigen Teil deiner persönlichen Entwicklung.
Die Mitarbeiter*innen des Bereiches "Nonwoven" beschäftigen sich mit den unterschiedlichen Herstellungsprozessen im Bereich der Vliesstoffe. Insbesondere auch mit der Entwicklung neuer und der Erweiterung bestehender Anlagen sowie der Entwicklung neuer vliesstoffbasierter Werkstoffe. Der Forschungsfokus liegt auf der Entwicklung "intelligenter" Maschinen und Prozesse, der Verarbeitung neuer Fasermaterialien, dem "Adaptive Textile Processing" und der Ressourcen-Effizienz.
Die Mitarbeiter des Bereiches "Nonwoven" beschäftigen sich mit den unterschiedlichen Herstellungsprozessen im Bereich der Vliesstoffe. Insbesondere auch mit der Entwicklung neuer und der Erweiterung bestehender Anlagen, sowie der Entwicklung neuer vliesstoffbasierter Werkstoffe. Der Forschungsfokus liegt auf der Entwicklung "intelligenter" Maschinen und Prozesse, der Verarbeitung neuer Fasermaterialien, dem "Adaptive Textile Processing" und der Ressourcen-Effizienz.
Die Mitarbeiter*innen des Bereiches "Nonwoven" beschäftigen sich mit den unterschiedlichen Herstellungsprozessen im Bereich der Vliesstoffe. Insbesondere auch mit der Entwicklung neuer und der Erweiterung bestehender Anlagen sowie der Entwicklung neuer vliesstoffbasierter Werkstoffe. Der Forschungsfokus liegt auf der Entwicklung "intelligenter" Maschinen und Prozesse, der Verarbeitung neuer Fasermaterialien, dem "Adaptive Textile Processing" und der Ressourcen-Effizienz.
Die Mitarbeiter des Bereiches "Nonwoven" beschäftigen sich mit den unterschiedlichen Herstellungsprozessen im Bereich der Vliesstoffe. Insbesondere auch mit der Entwicklung neuer und der Erweiterung bestehender Anlagen, sowie der Entwicklung neuer vliesstoffbasierter Werkstoffe. Der Forschungsfokus liegt auf der Entwicklung "intelligenter" Maschinen und Prozesse, der Verarbeitung neuer Fasermaterialien, dem "Adaptive Textile Processing" und der Ressourcen-Effizienz.
Ihr Profil Eingeschriebene*r Student*in an einer deutschen Hoch- oder Fachhochschule Sorgfältige, zuverlässige und strukturierte Arbeitsweise Sicherer Umgang mit MS Office; Erfahrung mit Content-Management-Systemen von Vorteil Interesse an Social Media, besonders LinkedIn; erste Erfahrungen in redaktioneller Arbeit wünschenswert Gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift; gute Englischkenntnisse von Vorteil Kommunikationsfreude und Bereitschaft, sich in neue Themen einzuarbeiten Ihre Aufgaben Unterstützung bei der administrativen Verwaltung von Forschungsprojekten Pflege und Aktualisierung der Instituts-Homepage (CMS) zur Veröffentlichung von Forschungsthemen Erstellung von Beiträgen für LinkedIn (Text, Bildauswahl, Publikation in Abstimmung mit dem Team) zur Veröffentlichung von Forschungsthemen Unterstützung bei der Vorbereitung von Lehrveranstaltungen Unser Angebot Die Einstellung erfolgt als Studentische Hilfskraft.
Ihr Profil Eingeschriebene*r Student*in an einer deutschen Hoch- oder Fachhochschule Sorgfältige, zuverlässige und strukturierte Arbeitsweise Sicherer Umgang mit MS Office; Erfahrung mit Content-Management-Systemen von Vorteil Interesse an Social Media, besonders LinkedIn; erste Erfahrungen in redaktioneller Arbeit wünschenswert Gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift; gute Englischkenntnisse von Vorteil Kommunikationsfreude und Bereitschaft, sich in neue Themen einzuarbeiten Ihre Aufgaben Unterstützung bei der administrativen Verwaltung von Forschungsprojekten Pflege und Aktualisierung der Instituts-Homepage (CMS) zur Veröffentlichung von Forschungsthemen Erstellung von Beiträgen für LinkedIn (Text, Bildauswahl, Publikation in Abstimmung mit dem Team) zur Veröffentlichung von Forschungsthemen Unterstützung bei der Vorbereitung von Lehrveranstaltungen Unser Angebot Die Einstellung erfolgt als Studentische Hilfskraft.