Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (w/m/d) – Einsatz Künstlicher Intelligenz in der Beschichtungstechnologie

Anbieter

Lehrstuhl und Institut für Oberflächentechnik im Maschinenbau

Unser Profil

Am Institut für Oberflächentechnik (IOT) der RWTH Aachen übersetzen wir die Möglichkeiten der Oberflächentechnik in praxisrelevante Lösungen für eine Vielzahl technischer Herausforderungen. Unter der Leitung von Prof. Bobzin hat das IOT durch die Expertise im Bereich Physical Vapour Deposition (PVD), Thermisches Spritzen (TS), Löten (LT) und Auftragsschweißen (AS) eine international anerkannte Stellung erlangt. In unserer Forschung arbeiten wir sowohl grundlagenorientiert als auch in enger Kooperation mit der Industrie. Durch unser Angebot der Assistenz-Promotion bilden wir Ingenieure/innen weiter, die später in der Industrie eine Führungs- oder Expertenrolle übernehmen und innovative Lösungen für eine nachhaltige Zukunft entwickeln können. 

Der Arbeitsalltag am IOT umfasst die Arbeit im Team an technischen Fragestellungen. Einen sehr hohen Stellenwert haben für uns die praxisnahe Ausbildung unserer Studierenden und die anwendungsorientierte Forschung. Der Zusammenhalt innerhalb des IOT-Teams und auch zu unseren ehemaligen Mitarbeitenden wird sehr geschätzt. Aus diesem Grund organisieren wir regelmäßige Events wie Sommerfeste, Exkursionen oder Kolloquien. Im Alltag genießen unsere Mitarbeitenden die gemeinsame Mittagspause, inhaltliche Diskussionen und regelmäßige gemütliche Ausklänge mit Kaltgetränken am Freitagnachmittag.

Mehrere laufende Projekte am IOT behandeln den Einsatz von Plasmadiagnostik und künstlicher Intelligenz im Bereich der PVD-Beschichtungstechnologie. Ziele sind eine beschleunigte Schichtentwicklung sowie verbesserte Regelung der Beschichtungsprozesse. Durch die Plasmadiagnostik können Daten im Mikrosekundenbereich aufgenommen werden. Zur zielorientierten Nutzung dieser Daten sollen Methoden künstlicher Intelligenz eingesetzt werden. Es wird angestrebt, dieses Konzept zukünftig mit bestehenden oder neu zu entwickelnden Simulationen von Beschichtungsprozessen zu Grey-box-Modellen weiterzuentwickeln.

Bei uns haben Sie die Möglichkeit, den Einsatz künstlicher Intelligenz für industrielle PVD-Beschichtungsprozesse maßgeblich mitzugestalten.

Ihr Profil

Voraussetzung ist ein sehr gut abgeschlossenes Masterstudium in den Studiengängen Computational Engineering, Maschinenbau, Werkstoff- oder Wirtschaftsingenieurwesen, Materialwissenschaften, Physik oder einer vergleichbaren Fachrichtung. Dabei gilt für Universitäten eine Abschlussnote von mindestens 1,9 und für Fachhochschulen mindestens 1,3 in einer an der Regelstudienzeit orientierten Studiendauer (max. +3 Semester für die gesamte Studienzeit). Umfassendes Fachwissen sowie Erfahrung bei der Anwendung von Methoden künstlicher Intelligenz sind ebenfalls Voraussetzung. Weiter ist für die Position notwendig, dass Sie über sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse verfügen.

Vorteilhaft für die ausgeschriebene Position wäre es, wenn Sie zusätzlich praktische Erfahrungen in einem der folgenden Bereiche mitbringen: Oberflächentechnik, PVD-Technologie, Plasma­diagnostik, Fertigungstechnik, Regelungstechnik, Produktionstechnik

Ihre arbeitsbezogene Persönlichkeit zeichnet sich dadurch aus, dass Sie das bisherige Wissen und Ihre eigene Arbeit kritisch reflektieren und durch analytisches Vorgehen und kreative Ansätze neue Lösungen entwickeln können. Dabei können Sie sich sowohl eigenständig neues Wissen aneignen als auch gemeinsam im Team arbeiten und Ihre Ergebnisse auf einfache und verständliche Weise kommunizieren.

Ihre Aufgaben

Projektingenieur/in: Sie forschen eigenständig mit ihrem Team an Studierenden in Forschungsprojekten im Bereich der Oberflächentechnik, die öffentlich und/oder industriell gefördert sind. Dies umfasst:

• Konzeptentwicklung, Durchführung und Datenerfassung durch Plasmadiagnostik in Beschichtungsprozessen
• Anwendung von Methoden künstlicher Intelligenz mit den Zielen:
  • Auswertung großer Datenmengen
  • Vorhersage von Schichteigenschaften für beschleunigte Schichtentwicklung
  • Erfassung nicht-linearer Zusammenhänge zur Prozessregelung
• Entwicklung von Beschichtungsprozessen
• Herstellung von Beschichtungen
• Analyse von Eigenschaften der Beschichtungen
• Anwendungsorientierter Test der Beschichtungen mit anschließender Analyse
• Betreuung von Studierenden: Studentische Hilfskräfte, Abschlussarbeiten
• Kooperation mit industriellen Projektpartnern
• Verfassung von Berichten, Fachpublikationen und Präsentation für Konferenzen

Neben der Projektarbeit gibt es einige Nebentätigkeiten. Dazu zählen beispielsweise die Betreuung von Lehrveranstaltungen, die Betreuung von Analysegeräten oder Beschichtungsanlagen oder auch die Organisation von Events und Seminaren.

Promotion:
Die Promotion ist ausgelegt auf 5 Jahre. Das erste Jahr ist eine Qualifikationsphase. Die Ergebnisse für Ihre Doktorarbeit erarbeiten Sie innerhalb Ihrer Arbeitszeit in den Projekten.

Unser Angebot

Die Einstellung erfolgt im Beschäftigtenverhältnis.
Die Stelle ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt zu besetzen und befristet auf 2 Jahre.
Eine befristete Weiterbeschäftigung von mindestens 1 Jahr mit dem Ziel der Promotion ist vorgesehen.
Die befristete Beschäftigung erfolgt im Rahmen der Befristungsmöglichkeiten des Wissenschaftszeitvertragsgesetzes.
Es handelt sich um eine Vollzeitstelle.
Eine Promotionsmöglichkeit besteht.
Die Eingruppierung richtet sich nach dem TV-L.
Die Stelle ist bewertet mit EG 13 TV-L.

Über uns

Die RWTH ist als familiengerechte Hochschule zertifiziert.
Die RWTH bietet im Rahmen eines Universitären Gesundheitsmanagements eine Vielzahl von Gesundheits-, Beratungs- und Präventionsangeboten (z. B. Hochschulsport) an. Für Tarifbeschäftigte und Beamtinnen und Beamte besteht ein umfangreiches Weiterbildungsangebot und die Möglichkeit, ein Jobticket zu erwerben.
Die Stellenausschreibung richtet sich an alle Geschlechter.
Wir wollen an der RWTH Aachen University besonders die Karrieren von Frauen fördern und freuen uns daher über Bewerberinnen.
Frauen werden bei gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt berücksichtigt, sofern sie in der Organisationseinheit unterrepräsentiert sind und sofern nicht in der Person eines Mitbewerbers liegende Gründe überwiegen.
Bewerbungen geeigneter schwerbehinderter Menschen sind ausdrücklich erwünscht.
Im Sinne der Gleichbehandlung bitten wir Sie, auf ein Bewerbungsfoto zu verzichten.
Informationen zur Erhebung personenbezogener Daten nach Artikeln 13 und 14 Datenschutz-Grundverordnung (DS-GVO) finden Sie unter https://www.rwth-aachen.de/dsgvo-information-bewerbung.