Wissenschaftliche Hilfskraft mit Bachelorabschluss (w/m/d) im Bereich KI-basierte Stoffstromcharakterisierung von geschredderten Leichtverpackungsabfällen [V000008569]
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Wissenschaftliche Hilfskraft mit Bachelorabschluss (w/m/d) im Bereich KI-basierte Stoffstromcharakterisierung von geschredderten Leichtverpackungsabfällen
Anbieter
Lehrstuhl für Anthropogene Stoffkreisläufe und Institut für Aufbereitung, Kokerei und Brikettierung
Unser Profil
Das ANTS sucht und analysiert in Forschung und Lehre nach Lösungen und Methoden, um anthropogene Stoffströme kreislauffähig zu gestalten und damit ein Rohstoffmanagement auf Produkt- und Materialebene zu entwickeln sowie anhand von Praxisbeispielen zu demonstrieren und umzusetzen.Mit seiner bisherigen Expertise gehört das Institut zu den führenden Forschungseinrichtungen in Europa auf dem Gebiet der mechanischen und sensorgestützten Verarbeitungstechnik. Das ANTS verbindet die Modellierung und Bewertung von Verarbeitungs- und Recyclingprozessen mit Blick auf ganze Produktsysteme und Lebenszyklen im Sinne eines zirkulären Wirtschaftens und ergänzt diese Expertise durch technische Umsetzung und Demonstration.
Ihr Profil
Wir suchen eine motivierte wissenschaftliche Hilfskraft mit Bachelorabschluss (w/m/d) zur Unterstützung des SBQC-PO Forschungsprojekts zur Entwicklung eines sensorbasierten Inline-Qualitätsüberachungssystems für die Verarbeitung von geschredderten Leichtverpackungsabfällen.Das Projekt zielt darauf ab, eine KI-basierte Stoffstromcharakterisierung und ein automatisiertes Qualitätsmanagement zu entwickeln. Das Projekt beinhaltet nicht nur die Entwicklung der KI-Modelle, sondern beschäftigt sich auch aktiv mit dem Aufbau geeigneter experimenteller Versuche, der Aufbereitung von Materialien sowie der experimentellen Datenanalyse.
Sie bringen mit:
Bachelorabschluss und Immatrikulation im konsekutiven Studiengang
Kenntnisse oder hohes Interesse im Bereich Machine Learning, Computer Vision und Sensordaten
Programmierkenntnisse in Python
Kenntnisse in der Bild-, Sensordatenverarbeitung oder Zeitreihenanalyse sind von Vorteil
Analytisches Denken und ein Auge fürs Detail
Hohe Motivation und gute Kommunikationsfähigkeit
Eigenständiges Arbeiten sowie Bereitschaft zur Teamarbeit
Gute Englischkenntnisse
Ihre Aufgaben
Mitarbeit am Forschungsprojekt ,,SBQC-PO": Sie unterstützen uns bei der Entwicklung eines Systems zur Beurteilung von Kunststoffströmen mit Hilfe von Machine Learning Verfahren.
Analyse und Aufbereitung von Hyperspektraldaten mittels Python.
Unterstützung unserer wissenschaftlichen Mitarbeitenden durch Literaturrecherchen, Aufbereitung und Auswertung von Versuchsdaten und Erstellung wissenschaftlicher Abbildungen.
Unterstützung des Instituts bei allgemein anfallenden Aufgaben.
Unser Angebot
Die Stelle ist zum 02.12.2024 zu besetzen und befristet auf 1 Jahr.
Eine langfristige Zusammenarbeit ist erwünscht.
Die befristete Beschäftigung erfolgt im Rahmen der Befristungsmöglichkeiten des Wissenschaftszeitvertragsgesetzes.
Es handelt sich um eine Teilzeitstelle.
Die regelmäßige Wochenarbeitszeit beträgt 8 Stunden.
Eine langfristige Zusammenarbeit ist mit einer jährlichen Verlängerung gewünscht.
Die Eingruppierung richtet sich nach der Richtlinie für studentische und wissenschaftliche Hilfskräfte.
Die Stelle ist bewertet mit 15,20 ¤.
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 .
Nummer: V000008569Frist: 21.10.2024
Postalisch: RWTH Aachen University
Lehrstuhl für Anthropogene Stoffkreisläufe und Institut für Aufbereitung, Kokerei und Brikettierung
Aydin Deliktas
Wüllnerstraße 2
52062 Aachen
E-Mail: E-Mail schreiben Bitte beachten Sie, dass Gefährdungen der Vertraulichkeit und der unbefugte Zugriff Dritter bei einer Kommunikation per unverschlüsselter E-Mail nicht ausgeschlossen werden können.- Education - Formation - Bildung
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- Reference: jobs.myscience.de/id201084