Inserat online seit: 18 Juni
Aufgaben der Stelle
Bearbeitung der Aufgaben im Rahmen des BMWE geförderten LuFo-Projekts »Sonrisa«
Durchführung und Auswertung Computertomographischer Messungen an den Labor Mikro-Computertomographie-Anlagen (XCT) des Fachbereichs 8.5
XCT-Simulationen mit der BAM-eigenen Software aRTist, sowie Korrelation der Simulationsergebnisse mit XCT-Messungen
Unterstützung bei der Betreuung der Labor Mikro-Computertomographie-Anlagen des Fachbereichs 8.5
Ausführliche wissenschaftliche Dokumentation der Ergebnisse durch Fachartikel, Vorträge auf nationalen und internationalen Konferenzen, Veröffentlichungen und Berichten
Erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium der Fachrichtung Physik, Ingenieurwesen, Maschinenbau, Materialwissenschaften, Physikalische Ingenieurwissenschaft oder vglb.
Tiefgreifende Erfahrungen und Kenntnisse in der digitalen Bildverarbeitung und -analyse
Beherrschung einer oder mehrerer aufgabenrelevanter Programmiersprachen (z. B. Python, Matlab, Labview, C++)
Sehr gute Kenntnisse in Englisch (mündlich und schriftlich)
Kenntnisse in den Werkstoffwissenschaften, insbesondere additiv gefertigter Metalle aus dem Pulverbettverfahren (PBF-LB/M) sowie dem Verfahren an sich, sind wünschenswert
Deutschkenntnisse (mündlich und schriftlich), bzw. die Bereitschaft zum Lernen der deutschen Sprache bzw. zum Vertiefen deutscher Sprachkenntnisse
Gutes Kommunikations- und Informationsverhalten, Initiative / Einsatzbereitschaft und -fähigkeit, Entscheidungsbereitschaft und -fähigkeit, Teamfähigkeit und Kooperationsbereitschaft sowie konzeptionelle, strategische und innovative Denkfähigkeit
Attraktives und modernes Arbeitsumfeld mit hervorragender Infrastruktur und Ausstattung auf wissenschaftlich neuestem Stand (Labore, BAM Data Store, High-Performance-Computing etc...)
Chancengleichheit und Diversität
Faire Bezahlung nach Tarifvertrag
Zugang zu hochwertigen Fortbildungsangeboten und Trainings zu Digitalisierungsthemen wie Programmierung, Forschungsdatenmanagement, KI-Anwendungen und maschinellem Rechnen in der Wissenschaft.
Gezielter Kompetenzerwerb in Schlüsseltechnologien der Labordigitalisierung - moderne Programmierparadigmen, Anschluss an das elektronische Laborbuch und Entwicklung von Metadatenformaten und Ontologien - durch praxisnahe Lernformate wie Workshops, Online-Kurse und kollaborative Trainings mit gebündelten Wissensquellen.
Die BAM fördert die berufliche Gleichstellung von Frauen und Männern. Bewerbungen von Frauen begrüßen wir daher besonders. Schwerbehinderte oder ihnen gleichgestellte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt.
