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Der Lehrstuhl für Produktionssysteme (LPS) der Fakultät für Maschinenbau sucht ab dem nächstmöglichen Zeitpunkt einen

Wissenschaftlichen Mitarbeiter (m,w,d) für die Dauer von 2 Jahren mit 39,83 Wochenstunden  (TVL E13)

Der Lehrstuhl für Produktionssysteme (LPS) in der Fakultät Maschinenbau beschäftigt sich unter der Leitung von Herrn Prof. Dr.-Ing. Bernd Kuhlenkötter sowohl in der Grundlagen- als auch in der industrienahen angewandten Forschung mit den Themenschwerpunkten Produktionsautomatisierung, Industrielle Robotik, Digitalisierung in der Produktion sowie Produktionsmanagement. Der LPS betreibt dazu eine nach modernsten Gesichtspunkten gestaltete Lern- und Forschungsfabrik (LFF), in der die in den Projekten erarbeiteten theoretischen Konzepte umgesetzt und evaluiert werden. Durch die Demonstration der Ergebnisse in der Fabrik fördert der LPS den Technologie-Transfer in die Wirtschaft. Im neuen Zentrum für das Engineering Smarter Produkt-Service Systeme (ZESS, www.ZESS.institute) besteht zudem eine einzigartige Möglichkeit, die Forschung und Entwicklung im Bereich der Smarten Produkt-Service Systeme mit einem interdisziplinären Team von Wissenschaftlern (m/w/d) unter einem Dach voranzutreiben und interdisziplinär zu vertiefen.

Im Bereich des Radial-Axial Ringwalzens (RAW) soll im Rahmen eines DFG-Projektes durch komplementäre Datenbasiserzeugung die Qualitätsprognose mittels maschineller Lernverfahren (ML) verbessert werden. Die Datenbasis des Warmumformens soll hierbei durch Simulationsdaten aus dem Kaltwalzen erweitert werden. Das Projekt soll Erkenntnisse für das Transferlearning zwischen beiden Verfahren liefern.

Umfang: Vollzeit
Dauer: befristet
Beginn: nächstmöglich
Bewerben bis: 04.07.2022

Ihre Aufgaben:

  • Ableiten von gemeinsamen Prozessparametern des RAW und des Kaltringwalzens
  • Generierung einer gemeinsamen Datenbasis aus experimentell ermittelten und synthetischen Daten zur Anwendung maschineller Lernverfahren
  • Training eines ML-Algorithmus zur Qualitätsvorhersage basierend auf der komplementären Datenbasis
  • Bewertung der Nutzbarkeit der komplementären Datenbasis zur Qualitätsvorhersage

Ihr Profil:

  • Einstellungsvoraussetzung ist ein mit überdurchschnittlichem Erfolg abgeschlossenes wissenschaftliches Universitätsstudium der Fachrichtung Maschinenbau, Mechatronik, Informatik oder Angewandte Informatik
  • Sie integrieren sich eigenständig in ein leistungsorientiertes, flexibles und dynamisches Umfeld
  • Sie zeichnen sich durch Kommunikationsfähigkeit in der Zusammenarbeit mit verschiedenen Partnern sowie der Leitung eines Mitarbeiter*innen-Teams aus
  • Als Bewerber (m/w/d) sollten Sie über fundierte praktische Kenntnisse in einigen der den folgenden Bereichen verfügen:
  • Aufbau, Funktionsweisen und Einsatzbereiche maschineller Lernverfahren
  • Erfahrung im Bereich des Datenpreprocessings für das Maschinelle Lernen
  • Erfahrungen mit gängigen ML-Bibliotheken von z.B. Python
  • Domänenwissen im Bereich der Umformtechnik

Wir bieten:

  • anspruchsvolle und abwechslungsreiche Aufgaben mit hoher Eigenverantwortung
  • Unterstützung durch und Zusammenarbeit mit kompetenten Kolleg*innen
  • einen modern ausgestatteten Arbeitsplatz
  • eine Beschäftigung an einer der größten Universitäten Deutschlands im Verbund der Universitätsallianz Ruhr

Weitergehende Informationen:

Erfolgt die Finanzierung bei der Einstellung ausschließlich von externen Drittmittelgebern, besteht für die Beschäftigten keine Verpflichtung zur Übernahme von Lehrverpflichtung.

Die Ruhr-Universität Bochum (RUB) ist eine der führenden Forschungs­universitäten in Deutschland. Als reform­orientierte Campus­universität vereint sie in einzig­artiger Weise die gesamte Spann­breite der großen Wissenschafts­bereiche an einem Ort. Das dynamische Mit­einander von Fächern und Fächer­kulturen bietet den Forschenden wie den Studierenden gleicher­maßen besondere Chancen zur inter­disziplinären Zusammen­arbeit.


Die RUB steht für Diversität und Chancengleichheit. Daher fördern wir die Zusammenarbeit heterogener Teams und den beruflichen Weg von Menschen, die in den jeweiligen Arbeitsbereichen unterrepräsentiert sind. Die RUB wünscht ausdrücklich die Bewerbung von Frauen. In Bereichen, in denen sie unterrepräsentiert sind, werden sie bei gleicher Qualifikation bevorzugt berücksichtigt. Bewerbungen von Menschen mit Behinderung sind uns ebenfalls sehr willkommen.

Ansprechpartner/in für weitere Informationen:

Dr.-Ing. Hypki, Tel.: +49234 32 26304

Fahrtkosten, Übernachtungskosten und Verdienstausfall bzw. sonstige Bewerbungskosten für Vorstellungsgespräche können leider nicht erstattet werden.

Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung unter Angabe der ANR 654 bis zum 04.07.2022 per E-Mail an folgende Adresse:jobs@lps.rub.de

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