Bitte reicht ab sofort nur noch digitale Bewerbungsunterlagen per Mail ein. Aufgrund des Notbetriebs können postalische Einsendungen nicht bearbeitet werden.

Solltest du kürzlich Bewerbungsunterlagen per Post auf den Weg gebracht haben, wende dich bitte an die in der Ausschreibung genannten Ansprechperson zur Klärung.

Im Zuge der Digitalisierung der Verwaltungsaufgaben an der Technischen Universität Berlin werden digitale Bewerbungen via E-Mail präferiert. Die Bewerbung in schriftlicher Form ist jedoch weiterhin möglich und werden gleichwertig berücksichtigt. Die jeweiligen Kontaktdaten können Sie dem Kästchen Bewerben entnehmen. Sollten dort keine Kontaktinformationen hinterlegt sein, so rufen Sie bitte die der Ausschreibung beigefügte digitalisierte schriftliche Aushang (PDF Datei) auf.

Im Rahmen eines industrienahen Forschungsprojektes wird ein lernendes System für die Identifikation und Inspektion von gebrauchten Produkten entwickelt, um diese für sogenannte Remanufacturing-Prozesse zu sortieren und diese nach weiteren Schritten wieder nutzbar zu machen. Der Fokus liegt dabei auf der Entwicklung eines maschinellen Lemmodells auf Basis von Geschäftsdaten, der Fusion mit Sensorrdaten und der Gestaltung einer Mensch-Maschine-Schnittstelle.
Für die Unterstützung bei der Arbeit in dem Forschungsprojekt suchen wir studentische Hilfskräfte.
Auszuführende Tätigkeiten:
Analyse des Standes der Technik von Künstlicher Intelligenz, Maschinelles Lernen und Mensch-Maschine-Schnittstellen in der Kreislaufwirtschaft Unterstützung bei der Konzeption und Bewertung von Lösungen

- Erfahrung mit Microsoft Office und Microsoft Outlook
- Erfahrung mit einem Literaturverwaltungsprogramm, z.B. Citavi
- Sehr gute Deutsch- und sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
- Kenntnisse in der Programmierung, über maschinelles Lernen, über Statistik, oder verwandte Themengebiete sind von Vorteil
- Hohes Maß an Eigenständigkeit und Zuverlässigkeit
- Verbindliches und freundliches Auftreten

Fakten

Lehr- und Verwaltungseinheit:
Fakultät V - Verkehrs- und Maschinensysteme

Einrichtung / Institut:
Institut für Werkzeugmaschinen und Fabrikbetrieb

Aufgabengebiet:
Forschung

Unterrichtsaufgaben?
Nein

Anzahl Stellen:
1

mntl. Stundenumfang:
40 Stunden

Einstellungsbeginn frühstens ab:
15.12.2021

Einstellungsende:
31.08.2022

Bewerben

Start der Bewerbungsfrist:
17.11.2021

Ende der Bewerbungsfrist:
15.12.2021

Kennziffer:
2021-RS-ASS

Aushang (PDF):
Gescanntes Original

per Post:
(siehe Scan)

per E-Mail:
Prof. Franz Dietrich