Der Lehrstuhl für Technologie Optischer Systeme (TOS) der RWTH Aachen University arbeitet gemeinsam mit dem Fraunhofer-Institut für Lasertechnik ILT an zukunftsweisenden Projekten im Bereich der additiven Fertigung und Lasermaterialbearbeitung. Aktuell entwickeln wir Machine-Learning-basierte Ansätze, um den Laser Powder Bed Fusion (LPBF) Prozess effizienter und qualitativ hochwertiger zu gestalten. Dafür entsteht eine skalierbare Datenbasis aus Sensor- und Prozessdaten, die als Grundlage für ML-Modelle zur Bauteilsegmentierung, strategischen Bahnplanung und Prozessoptimierung dient. Ziel ist es, datengetriebene Lösungen für die automatisierte Analyse von Schmelzbädern, Porosität und weiteren qualitätsrelevanten Kenngrößen im 3D-Druck zu ermöglichen.
Was Du bei uns tust
* Du entwickelst eine modulare Datenstruktur zur Ablage von Sensor- und Metadaten
* Dabei erstellst Du ein einfaches Surrogate-Modell zur Abbildung qualitätsrelevanter Kenngrößen
* Zur Validierung führst Du erste Versuchsreihen durch und analysierst die Ergebnisse
* Abschließend überprüfst du, ob das Modell Kenngrößen eines Demonstrator-Bauteils zuverlässig vorhersagen kann
Was Du mitbringst
* Du befindest Dich im Studium des Wirtschaftsingenieurwesens, der Physik, Informatik, des Maschinenbaus, Computational Engineering Science oder eines vergleichbaren ingenieurwissenschaftlichen Studiengangs
* Programmieren in Python ist Dir bereits vertraut, und Du konntest erste Einblicke in Data Science sowie Signalverarbeitung gewinnen
* Deine Arbeitsweise ist geprägt von Selbstständigkeit, Struktur und guter Organisation
Was Du erwarten kannst
👥 Teamspirit: Kreatives, interdisziplinäres Umfeld mit motiviertem Team, flachen Hierarchien und Du-Kultur.
🖥 Arbeitsplatz: Exzellente Ausstattung an Maschinen und Geräten sowie eine erstklassige Büroausstattung.
💪 Mitgestaltung: Praxisorientierte Abschlussarbeit in einem innovativen Umfeld der angewandten Forschung.
🧘♀️ Work-Life-Balance: Profitiere von flexiblen Arbeitszeiten auf Vertrauensbasis.
➕ Vorteile: Möglichkeit von spannenden Corporate Benefits zu profitieren.
🚐 Anreise: Eine gute Verkehrsanbindung, Stellplätze direkt vor dem Institut, eine E-Ladestation sowie ein Parkhaus.
Die Stelle ist bis zur Beendigung der Abschlussarbeit befristet.
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.
Interessiert? Dann freuen wir uns auf Deine Bewerbung und darauf, Dich kennenzulernen!
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