Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in - Aachen, Deutschland - RWTH Aachen University

RWTH Aachen University

Geprüftes Unternehmen

Aachen, Deutschland

vor 3 Wochen

Geschrieben von:

Lena Wagner

beBee Recruiter

Beschreibung

**Weitere Informationen**:
Die Einstellung erfolgt im Beschäftigtenverhältnis.
Die Stelle ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt zu besetzen und befristet auf 2 Jahre.
Eine Verlängerung auf 5 Jahre ist vorgesehen und erwünscht.
Die befristete Beschäftigung erfolgt im Rahmen der Befristungsmöglichkeiten des Wissenschaftszeitvertragsgesetzes.
Es handelt sich um eine Vollzeitstelle. Auf Wunsch kann eine Teilzeitbeschäftigung ermöglicht werden.
Eine Promotionsmöglichkeit besteht.
Die Eingruppierung richtet sich nach dem TV-L.
Die Stelle ist bewertet mit EG 13 TV-L.

**Unser Profil**:
Die RWTH Aachen University ist mit ca Studierenden und ca Beschäftigten eine der renommiertesten Technischen Universitäten Europas. Das Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen ist eines der führenden Forschungsinstitute in der Produktionstechnik und beschäftigt zurzeit ca Mitarbeitende an insgesamt vier Lehrstühlen. Seit mehr als 100 Jahren führt das WZL sowohl grundlagenbezogene als auch an den Erfordernissen der Industrie ausgerichtete Forschungsvorhaben und Industrieprojekte durch.

In der Forschungsgruppe _Industrial Tomography _am Lehrstuhl für Fertigungsmesstechnik und Qualitätsmanagement nutzen wir Deep Learning Methoden zur Lösung von Machine Vision Aufgaben in Forschungs
- und Industrieprojekten. Neben der anwendungsspezifischen Auswahl und Implementierung von Machine Learning Pipelines mit etablierten Netzwerkarchitekturen konzentriert sich unsere Forschung auf die Untersuchung von generativen Deep Learning Methoden, wie Generative Adversarial Networks (GAN), in der Qualitätssicherung. Wir setzen diese ein, um Datensätze zu balancieren, automatisch zu annotieren und um die im DL Modell gelernten Merkmale zu interpretieren. Wir entwickeln neue Ansätze und Algorithmen, um gelernte qualitätsrelevante Merkmale zu identifizieren und für neue Qualitätssicherungskonzepte einzusetzen. Darüber hinaus engagieren wir uns in der Befähigung von Forschenden, Studierenden und Industrie zur professionellen Nutzung von DL bis hin zum nachhaltigen Transfer unserer Erkenntnisse in die Praxis. Zur Umsetzung unserer Ideen und Projekte stehen uns über 1000 m2 Hallen
- und Laborflächen, ein selbstverwaltetes GPU-Rechencluster, welches das Trainieren großer Neuronaler Netze vor Ort ermöglicht, ein Bildverarbeitungslabor sowie ein Feinmessraum zur Verfügung.

Unsere Arbeitsweise ist durch eine enge Zusammenarbeit mit namhaften Industriepartnern aus verschiedenen Branchen (Energietechnik, Automobil, Maschinen
- und Anlagenbau, Kalibrier
- und Messtechnik, Medizintechnik) geprägt. So gewährleisten wir in unserer Forschung einen hohen Bezug zu Fragestellungen aus der industriellen Praxis und stellen den Ergebnistransfer von der Produktionsforschung in die Anwendung sicher.

**Ihr Profil**:
Voraussetzung für den Einstieg ist ein abgeschlossenes Hochschulstudium (Master oder vergleichbar) aus den Bereichen Informatik, Physik, Computational Engineering Science, Maschinenbau, Elektrotechnik, Automatisierungstechnik oder vergleichbaren Studiengängen. Neben einem großen Interesse an der Anwendung von Deep Learning für das maschinelle Sehen sind folgende Fähigkeiten und Skills für eine vielversprechende Bearbeitung Deiner Projekte von Nutzen:

- Kenntnisse in einer gängigen Programmiersprache wie Python und Vorerfahrung mit einen gängigen DL Framework, wie Tensorflow/ PyTorch/ JAX o.ä.
- Erste Erfahrung in der Implementierung, dem Trainieren und Validieren von DL Modellen
- Idealerweise erste Erfahrungen im Bereich der (industriellen) Bildverarbeitung
- Idealerweise Erfahrung im Umgang mit Git, Docker, Kubernetes oder vergleichbaren Tools
- Professionelle, souveräne Kommunikation in Wort und Schrift in deutscher und englischer Sprache

**Ihre Aufgaben**:
Dein Arbeitsalltag als Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in besteht aus einem vielfältigen und abwechslungsreichen Aufgabenportfolio. Dabei wirst Du nicht allein gelassen, sondern wirst von uns auch über die Einarbeitung hinaus bestmöglich unterstützt. Als Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in gehören die
- Bearbeitung, Koordination und Akquisition von nationalen und internationalen Industrie
- und Forschungsprojekten im Schnittfeld von Deep Learning und Machine Vision im Team,
- Konzeption, Durchführung und Auswertung von Experimenten im Rahmen der zuvor genannten Projektbearbeitung,
- Repräsentation des Teams und der Forschungsergebnisse in Veröffentlichungen und auf Kongressen/Fachtagungen sowie die
- Betreuung und Durchführung von Lehrveranstaltungen und studentischen Abschlussarbeiten auf Deutsch oder Englisch

zu Deinen Aufgabengebieten.

Inhaltlich kannst Du folgende Schwerpunkte erwarten:

- Design, Implementierung und Nutzung von DL Methoden zur Lösung von Machine Vision Aufgaben in Forschungs
- und Industrieprojekten
- Erforschung von generativen Deep Learning Methoden, bspw. zur Extraktion interpretierbarer Merkmale aus indu