Unser Lehrstuhl für Data Science im Maschinenbau ist Teil eines spannenden neuen Forschungsprojekts, das die Produktionstechnik auf ein neues technologisches Level heben will. Gemeinsam mit weiteren Forschungsgruppen arbeiten wir daran, das Konzept des „Universal-Lights-Out-Manufacturing“ zu verwirklichen – eine autonome, universelle Fertigung, die hochgradig flexibel, effizient und robust auf volatile Märkte reagieren kann.

Sie bearbeiten für unseren Lehrstuhl zentrale Aspekte des Projekts und stehen in engem Kontakt mit Expert*innen aus den Bereichen Fertigungstechnik, Prozessoptimierung und Machine Learning. Ihr Schwerpunkt liegt auf der Entwicklung automatisierter Datenverarbeitungspipelines, die beispielsweise Produktionsparameter und -konfigurationen aus vielseitigen Daten und Modellen der Anlagen und Produkte ableiten. Dabei kombinieren Sie Methoden des maschinellen Lernens, der Optimierung und physikalisch basierter Modellierung. Sie untersuchen, wie Pipelines automatisch an neue Produktionsbedingungen angepasst werden können, um eine autonome Rekonfiguration der Produktionsanlagen zu ermöglichen. Ihre Arbeit wird dabei nicht nur das Verständnis von Fertigungsprozessen vertiefen, sondern auch neue Maßstäbe in der datengetriebenen Prozessoptimierung setzen.

Nebenbei bringen wir Ihre und unsere Forschung gemeinsam direkt in die Lehre, indem wir moderne und projektbasierte Lehrkonzepte entwickeln und umsetzen. Hierbei können Sie Ihre Ideen und Ihre Begeisterung für Technik und Forschung an die nächste Studierendengeneration weitergeben.

Das erwartet Sie bei uns:

• Erforschung von Methoden und Algorithmen zur automatisierten Konfiguration und Steuerung der universellen, autonomen Fertigung.
• Auswahl, Kombination und Anpassung verschiedener Vorhersage- und Optimierungs-Methoden zur Verwendung in algorithmischen Datenketten.
• Prototyping und Benchmarking verschiedener Modelle, Modellkombinationen und Pipelines.
• Eigenverantwortliche Mitarbeit und Kommunikation mit Projektpartnern.
• Mitarbeit in der Lehre im Bereich Data Science im Maschinebau.
• Möglichkeit, sich persönlich und die eigenen Fähigkeiten weiterzuentwickeln.
• Ein begeisterungsfähiges und hilfsbereites Team.
• Möglichkeit zur Promotion in einem tollen wissenschaftlichen Umfeld.

Sie verfügen über:

• eine abgeschlossene Hoschulbildung (Master) im technischen Bereich z. B. (Wirtschafts-) Informatik, Maschinenbau, Mechatronik, Wirtschaftsingenieurwesen, etc..
• Spaß am wissenschaftlichen Arbeiten sowie der Erarbeitung pragmatischer Lösungen.
• Engagement, Eigeninitiative und Kreativität.
• Team- und Kommunikationsfähigkeit sowie gute Deutsch- und Englischkenntnisse.
• Sehr gute Programmierkenntnisse in Python und/oder einer anderen gängigen Programmiersprache.
• Vorerfahrung in Data Science, Methoden der Künstlichen Intelligenz, kombinatorischer Optimierung (oder einer Teilmenge davon).
• Begeisterung für Produktion, Automatisierung und Innovation.