Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in für Maschinelles Lernen und Digitaler Zwillinge in der Prozesstechnik

Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (m/w/d) im Bereich Maschinelles Lernen und Digitaler Zwillinge in der Prozesstechnik

Der Lehrstuhl für Automatisierung und Informationssysteme ist einer der weltweit führenden Lehrstühle im Bereich Systems und Software Engineering in der Automatisierungstechnik. Im Forschungsfeld Smart Data erforschen wir Ansätze zum Lernen aus Betriebsdaten zur Optimierung von Produktions- oder Engi-neeringprozessen und wenden diese in Zusammenarbeit mit unseren Partnern auf echte, industrielle Problemstellungen an. Vor allem im Bereich der Prozess- und Verfahrenstechnik bieten sich große Potentiale für die Anwendung selbstlernender Verfahren. Aufgrund der Komplexität der zugrundeliegenden Prozesse berücksichtigen wir hierbei neben den reinen Prozessdaten stets auch das vorhandene Expertenwissen, vorhandene physikalische Modelle und Simulationen sowie weitere Daten aus dem Engineering. Zur Unterstützung unserer Forschungsaktivität in diesem Themenfeld suchen wir ab sofort eine/n wissen-schaftliche/n Mitarbeiter/in (Dipl.-Ing. / M.Sc. Maschinenwesen, Verfahrenstech-nik/Chemieingenieurwesen, Informatik oder äquivalent).

Anforderungen

- Fundierte Kenntnisse im Bereich Datenanalyse, Machine Learning, KI-Anwendungen
- Kenntnisse im Umgang mit Python, Matlab, Julia, C#, SQL und/oder IEC 61131-1
- Prozesstechnisches Verständnis und gutes Hintergrundwissen im Bereich Automatisierung
- Organisations- und Kooperationsfähigkeit mit wissenschaftlichen sowie industriellen Partnern unterschiedlicher Disziplinen
- Neugier, Eigeninitiative, Teamkompetenz

Aufgaben

- Entwicklung und Anwendung von Methoden des maschinellen Lernens auf echte Prozessdaten
- Erarbeitung neuartiger Ansätze zur effizienten Kombination verschiedener Daten- und Wissensquellen für eine transparente, nachvollziehbare Entscheidungsfindung
- Enge Abstimmung mit unseren anderen Forschungsfeldern, um bspw. den Maschinenbetrieb durch Entscheidungsunterstützungssysteme zu unterstützen oder die Vernetzung von Maschinen und Prozessen voranzutreiben
- Evaluation der Ergebnisse mit den beteiligten Akteuren
- Betreuung von Projekt-, Studien- und Bachelor- und Masterarbeiten
- Unterstützung des Lehrstuhls in Forschung und Lehre

Wir bieten

- Vergütung nach TV-L E13 mit zunächst einjähriger Befristung
- Schwerbehinderte Bewerber/-innen werden bei gleicher Eignung und Qualifikation bevorzugt eingestellt.
- Die TUM strebt eine Erhöhung des Frauenanteils an, Bewerbungen von Frauen werden daher ausdrücklich begrüßt.
- Die Möglichkeit zur Promotion ist gegeben.

Es erwartet Sie eine interessante, abwechslungsreiche und verantwortungsvolle Aufgabe in einem jungen, hochmotivierten, interdisziplinären Team eines wachsenden Lehrstuhls mit großem Gestaltungsspielraum.

Bewerbung

Wir freuen uns auf Ihre aussagekräftigen Unterlagen. Senden Sie diese bitte per E-Mail an franke@ais.mw.tum.de (Anlagen bitte in einer pdf-Datei gesammelt schicken).

Oder per Post an:

Technische Universität München
Fakultät Maschinenwesen
Lehrstuhl für Automatisierung und Informationssysteme
Univ.-Prof. Dr.-Ing. Birgit Vogel-Heuser
Boltzmannstr. 15
85748 Garching

Hinweis zum Datenschutz:

Im Rahmen Ihrer Bewerbung um eine Stelle an der Technischen Universität München (TUM) übermitteln Sie personenbezogene Daten. Beachten Sie bitte hierzu unsere Datenschutzhinweise gemäß Art. 13 Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) zur Erhebung und Verarbeitung von personenbezogenen Daten im Rahmen Ihrer Bewerbung. Durch die Übermittlung Ihrer Bewerbung bestätigen Sie, dass Sie die Datenschutzhinweise der TUM zur Kenntnis genommen haben.

Kontakt: Michaela Franke

Bitte beziehen Sie sich in Ihrer Bewerbung auf AkademischeStellen.com