Studentische Beschäftigung mit 80 Monatsstunden

Im Rahmen des vom Zentralen Innovationsprogramm Mittelstand (ZIM) geförderten Forschungsprojektes "WindGrind" sollen ein neuartiger Treiber mit einem selbst adaptierenden Dämpfungssystem und einer axial steifen Kippkinematik sowie in Zusammenarbeit mit dem Kooperationspartner ein innovatives Schleifsystem entwickelt werden. Ein zentraler Schwerpunkt des Forschungsvorhabens liegt auf der datengetriebenen Analyse und Optimierung des Schleifprozesses. Hierzu werden umfangreiche experimentelle Untersuchungen durchgeführt, bei denen Sensordaten (Kräfte, Geschwindigkeiten, Temperaturen) erfasst und ausgewertet werden. Ein besonderer Fokus liegt auf der Entwicklung datenbasierter Modelle zur Beschreibung des Systemverhaltens sowie auf der Integration von Sensorik zur Erfassung von Kräften, Schwingungen und Temperaturen.

Die Tätigkeiten adressieren dabei folgende Aufgabenfelder:

• Unterstützung bei der Aufbereitung, der Analyse und der Auswertung von Sensordaten, sowie Unterstützung bei der Entwicklung von datengetriebenen Modellen zur Beschreibung des Prozessverhaltens (35 %),
• Unterstützung bei der Entwicklung, der Implementierung und der Validierung von KI- und Machine-Learning-Methoden zur Vorhersage von Prozessabweichungen und Qualitätsmerkmalen (30 %)
• Unterstützung beim Aufbau, der Durchführung, der Auswertung und
  der Dokumentation von maschinenellem Lernen in der Computermechanik mittels Python (20%),
• Unterstützung bei der Durchführung und Auswertung experimenteller Untersuchungen sowie bei der Integration und Kalibrierung von Sensorsystemen (15 %).

Muss:

• Sehr gute Kenntnisse im Bereich der Datenanalyse,
  Datenaufbereitung sowie datengetriebener Modellierung
• Sehr gute Programmierkenntnisse in Python und Java
• Gute Kenntnisse im Bereich des Maschinellen Lernens
• Gute Deutsch- und/oder Englischkenntnisse erforderlich; Bereitschaft die jeweils fehlenden Sprachkenntnisse zu erwerben

Kann:

• Selbstständige, strukturierte sowie sorgfältige Arbeitsweise und ein hohes Maß an Zuverlässigkeit
• Gute Kenntnisse im Bereich der statistischen bzw. optimalen Versuchsplanung
• Gute Kenntnisse in CAD
• Erste Erfahrungen in der Verarbeitung und Auswertung von Mess- und Sensordaten und in der Durchführung von experimentellen Versuchen

Fachlich verantwortlich / Ansprechpartner:in für die Ausschreibung: Onur Senyüz / Laura Büttner - studenten@iwf.tu-berlin.de
Besetzungszeitraum: ab sofort bis zum 31.01.2028
Bewerbung an: studenten@iwf.tu-berlin.de

Ihre schriftliche Bewerbung mit Anschreiben, Lebenslauf, Immatrikulationsbescheinigung und ggf. aktueller Notenübersicht richten Sie bitte unter Angabe der Kennziffer an die o.g. Beschäftigungsstelle.
Zur Wahrung der Chancengleichheit zwischen Männern und Frauen sind Bewerbungen von Frauen mit der jeweiligen Qualifikation ausdrücklich erwünscht. Schwerbehinderte werden bei gleicher Eignung bevorzugt.