Studentische Hilfskraft (m/w/d) - KI und Simulation für die industrielle Anwendung

Studentische Hilfskraft (m/w/d) - KI und Simulation für die industrielle Anwendung

Ausschreibung für die Fachrichtungen wie z. B.: Luft- und Raumfahrttechnik, Maschinenbau, Mechatronik, Physik, Softwareengineering oder vergleichbare. Möchten Sie Ihre Ideen, Ihre Kreativität und Ihr Fachwissen nutzen, um Algorithmen des Maschinellen Lernens für anspruchsvolle industrielle Anwendungen zu entwickeln? Das Fraunhofer IPA unterstützt Unternehmen bei der Entwicklung und Anwendung moderner KI-Lösungen für Produktentwicklung und Produktion. Der Fokus des Forschungsteams in Schweinfurt liegt auf der Kombination von KI-Methoden mit numerischen Simulationsverfahren (z. B. FEM, CFD). Entwicklungsprozesse sollen so beschleunigt, Entwurfsvarianten effizienter prüfbar gemacht, und der Simulationsaufwand reduziert werden. KI-gestützte Simulationen ermöglichen so die Auslegung robuster, ressourcenschonender und energieeffizienter Prozesse. Standort der Stelle: Alte Bahnhofstraße 2, 97422 Schweinfurt

Ausschreibung für die Fachrichtungen wie z. B.: Luft- und Raumfahrttechnik, Maschinenbau, Mechatronik, Physik, Softwareengineering oder vergleichbare.

Möchten Sie Ihre Ideen, Ihre Kreativität und Ihr Fachwissen nutzen, um Algorithmen des Maschinellen Lernens für anspruchsvolle industrielle Anwendungen zu entwickeln? Das Fraunhofer IPA unterstützt Unternehmen bei der Entwicklung und Anwendung moderner KI-Lösungen für Produktentwicklung und Produktion. Der Fokus des Forschungsteams in Schweinfurt liegt auf der Kombination von KI-Methoden mit numerischen Simulationsverfahren (z. B. FEM, CFD). Entwicklungsprozesse sollen so beschleunigt, Entwurfsvarianten effizienter prüfbar gemacht, und der Simulationsaufwand reduziert werden. KI-gestützte Simulationen ermöglichen so die Auslegung robuster, ressourcenschonender und energieeffizienter Prozesse.

Standort der Stelle: Alte Bahnhofstraße 2, 97422 Schweinfurt

Hier sorgen Sie für Veränderung

Aufbau von Simulationsmodellen (z. B. FEM oder CFD) Auswahl, Entwicklung und Training von KI-Modellen (z. B. datenbasierte Ersatzmodelle) anhand von Simulationsergebnissen – einschließlich konventioneller Blackbox-Modelle, Operator-Learning-Ansätzen sowie Physics-Informed-Methoden (Greybox) Ableitung relevanter Evaluationsmetriken Evaluation und Gegenüberstellung verschiedener Methoden (klassisch numerisch, KI-Blackbox, KI-Greybox)

• Aufbau von Simulationsmodellen (z. B. FEM oder CFD)
• Auswahl, Entwicklung und Training von KI-Modellen (z. B. datenbasierte Ersatzmodelle) anhand von Simulationsergebnissen – einschließlich konventioneller Blackbox-Modelle, Operator-Learning-Ansätzen sowie Physics-Informed-Methoden (Greybox)
• Ableitung relevanter Evaluationsmetriken
• Evaluation und Gegenüberstellung verschiedener Methoden (klassisch numerisch, KI-Blackbox, KI-Greybox)

Hiermit bringen Sie sich ein

Gültige Immatrikulation an einer deutschen Universität oder Hochschule im Bereich Maschinenbau, Mechatronik, Computational Engineering, Physik oder vergleichbar Grundkenntnisse in numerischer Simulation (FEM oder CFD von Vorteil) Interesse an Machine Learning und datengetriebenen Methoden Bereitschaft, sich in gängige ML-Frameworks (z. B. PyTorch, TensorFlow) einzuarbeiten Selbstständige, strukturierte Arbeitsweise sowie ausgeprägte Teamfähigkeit Gute Deutsch- und Englischkenntnisse

• Gültige Immatrikulation an einer deutschen Universität oder Hochschule im Bereich Maschinenbau, Mechatronik, Computational Engineering, Physik oder vergleichbar
• Grundkenntnisse in numerischer Simulation (FEM oder CFD von Vorteil)
• Interesse an Machine Learning und datengetriebenen Methoden
• Bereitschaft, sich in gängige ML-Frameworks (z. B. PyTorch, TensorFlow) einzuarbeiten
• Selbstständige, strukturierte Arbeitsweise sowie ausgeprägte Teamfähigkeit
• Gute Deutsch- und Englischkenntnisse

Was wir für Sie bereithalten

Eigenverantwortliches Arbeiten mit viel Raum für eigene Ideen und Lösungsansätze Direkte Umsetzung Ihrer Konzepte im realen Forschungsumfeld Zugriff auf leistungsstarke, hochspezialisierte Simulations- und KI-Software Flexible Arbeitszeiten, die sich gut mit dem Studium vereinbaren lassen Möglichkeit zur Weiterentwicklung in Form von Praktika oder Abschlussarbeiten sowie enge Zusammenarbeit mit erfahrenen Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern

• Eigenverantwortliches Arbeiten mit viel Raum für eigene Ideen und Lösungsansätze
• Direkte Umsetzung Ihrer Konzepte im realen Forschungsumfeld
• Zugriff auf leistungsstarke, hochspezialisierte Simulations- und KI-Software
• Flexible Arbeitszeiten, die sich gut mit dem Studium vereinbaren lassen
• Möglichkeit zur Weiterentwicklung in Form von Praktika oder Abschlussarbeiten sowie enge Zusammenarbeit mit erfahrenen Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern

Wir wertschätzen und fördern die Vielfalt der Kompetenzen unserer Mitarbeitenden und begrüßen daher alle Bewerbungen – unabhängig von Alter, Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung sowie sexueller Orientierung und Identität. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt. Unsere Aufgaben sind vielfältig und anpassbar – für Bewerber*innen mit Behinderung finden wir gemeinsam Lösungen, die ihre Fähigkeiten optimal fördern.

Mit ihrer Fokussierung auf zukunftsrelevante Schlüsseltechnologien sowie auf die Verwertung der Ergebnisse in Wirtschaft und Industrie spielt die Fraunhofer-Gesellschaft eine zentrale Rolle im Innovationsprozess. Als Wegweiser und Impulsgeber für innovative Entwicklungen und wissenschaftliche Exzellenz wirkt sie mit an der Gestaltung unserer Gesellschaft und unserer Zukunft.

Bereit für Veränderung? Dann bewerben Sie sich jetzt, und machen Sie einen Unterschied! Nach Eingang Ihrer Online-Bewerbung erhalten Sie eine automatische Empfangsbestätigung. Dann melden wir uns schnellstmöglich und sagen Ihnen, wie es weitergeht.

Frau Lisa Schäfer Recruiting [email protected] Tel. +49 711 970-3681

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Recruiting

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Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA

www.ipa.fraunhofer.de

Kennziffer: 84889 Bewerbungsfrist: