Die Abteilung » Hochleistungszerspanung « entwickelt Technologien und anwendungsorientierte Lösungen für die Zerspanung entlang der gesamten Prozesskette – von der Prozessgestaltung und Prozesssimulation über die Echtzeit-Datenerfassung während der Produktion bis hin zur Beratung und Prototypenfertigung. Wir suchen einen engagierten und motivierten Studenten, der uns bei der Implementierung eines neuartigen Algorithmus auf Basis graphischer neuronaler Netze unterstützt, der als Ersatz für FEM dienen und die Berechnung der Prozessstabilität für Bearbeitungsprozesse beschleunigen kann.
Implementierung ausgewählter ML-Modelle und Validierung der Ergebnisse
Vorbereitung und Dokumentation der Ergebnisse
Du hast erste Erfahrungen mit Python.
Gute Sprachkenntnisse in Deutsch und/oder Englisch.
Eine professionelle Betreuung und Zusammenarbeit in einem engagierten Team
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.
Dann bewirb Dich jetzt online mit Deinen aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen. Fragen zu dieser Abschlussarbeit beantwortet Dir gerne:
Wissenschaftlicher Mitarbeiter »Hochleistungszerspanung«
Fraunhofer-Institut für Produktionstechnologie IPT