Webseite Fraunhofer-Institut für Produktionstechnologie IPT

Hochpräzise laserbasierte Materialbearbeitungsprozesse wie Laser Strukturierung, Laser Metal Deposition oder Laserstrahlschweißen finden als innovative Fertigungsverfahren zunehmend Anwendung in Industrien wie dem Automobil- und Werkzeugbau, der Luftfahrt oder der Medizintechnik. Diese Prozesse zeichnen sich durch eine Vielzahl verteilter, teils hochfrequent taktender Datenquellen, aus.
In Zusammenarbeit mit dem Fraunhofer-Institut für Lasertechnik ILT sollen diese Datenmengen mithilfe von Data Mining und Machine Learning Methoden analysiert und Qualitätsvorhersagemodelle entwickelt werden. Die gewonnenen Erkenntnisse werden in die Prozessentwicklung der einzelnen Anwendungsfälle zurückgeführt.

Deine Aufgaben

  • Literaturrecherche zu Data Mining und Machine Learning Methoden für die Lasermaterialbearbeitung
  • Datenaufbereitung und tiefgründige Datenanalyse zur Identifizierung von Prozesscharakteristiken
  • Entwicklung und Auswertung verschiedener Datenvorverarbeitungsschritte und Machine Learning Modelle zur Vorhersage der Produktqualität
  • Auswertung, Dokumentation und regelmäßige Kommunikation der Ergebnisse an die Prozessexperten zur Steigerung der Datenqualität und zur Prozessoptimierung

Was du mitbringst

  • Du studierst Maschinenbau, Wirtschaftsingenieurwesen, Informatik oder ein vergleichbares Fach
  • Du besitzt ein grundlegendes Verständnis von Data Science, Machine Learning und Deep Learning Ansätzen
  • Du hast erste Erfahrungen im Umgang mit der Programmiersprache Python und relevanten Machine Learning Bibliotheken wie scikit-learn, pandas, tensorflow, keras, numpy etc.
  • Ein hohes Maß an Eigeninitiative, eine strukturierte Arbeitsweise und Motivation für die Themenstellung
  • Gute Sprachkenntnisse in Deutsch und/oder Englisch

Was wir bieten

  • Ideale Rahmenbedingungen für Praxiserfahrungen neben dem Studium
  • Mitarbeit in einem engagierten Team aus wissenschaftlichen Mitarbeitern innerhalb des Fraunhofer Centers zur vernetzten, adaptiven Produktion (ICNAP)
  • Flexible Arbeitszeiten und die Möglichkeit remote zu arbeiten
  • Eine exzellente Ausstattung an Maschinen und Geräten

Auf deine aussagekräftige Bewerbung freut sich
Lars Leyendecker
Fraunhofer-Institut für Produktionstechnologie IPT
Steinbachstraße 17, 52074 Aachen
lars.leyendecker@ipt.fraunhofer.de

Um sich für diesen Job zu bewerben, sende deine Unterlagen per E-Mail an lars.leyendecker@ipt.fraunhofer.de