Studentische Hilfskraft (m/w/d) im Bereich Machine Learning der Studienfachrichtung Informatik, Ingenieurwesen, Mathematik, Physik oder vergleichbar

☞ Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung

Vue: 112

Jour de mise à jour: 07-10-2024

Localisation: Berlin

Catégorie: Mécanique / Technique

Industrie:

Type d’emploi: Vollzeit

Salaire: 12,96 € pro Stunde

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Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung-Fachbereich 8.1 "Sensorik, Mess- und Prüftechnische Verfahren"

Die Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM) ist eine wissenschaftlich-technische Bundesoberbehörde mit Sitz in Berlin. Als Ressortforschungseinrichtung des Bundesministeriums für Wirtschaft und Klimaschutz forschen, prüfen und beraten wir zum Schutz von Menschen, Umwelt und Sachgütern. Im Fokus unserer Tätigkeiten in der Materialwissenschaft, der Werkstofftechnik und der Chemie steht dabei die technische Sicherheit von Produkten und Prozessen.

Das "Aerial Robot Olfaction"-Labor der BAM befasst sich mit der Entwicklung und Kombination von luft- und bodengestützten Sensorplattformen mit einem künstlichen Geruchssinn, um Luftschadstoffe schnell zu erkennen. Beispielsweise überwachten im Forschungsprojekt RASEM (https://www.bam.de/Content/DE/Projekte/laufend/RASEM/rasem.html) mehrere Sensornetzwerke die Luftqualität von verschiedenen Industrieumgebungen in Finnland. Die an der BAM entwickelten Sensorplattformen messen vor allem Temperatur, Feuchte, Feinstaub und verschiedene Gase (u. a. CO, NO2) und werden stationär, aber auch auf mobilen Plattformen, eingesetzt (Bodenroboter, Drohne). Langfristiges Forschungsziel ist die Entwicklung von Modellen, die den mobilen Einheiten ein fortgeschrittenes, intuitives Verständnis über die Verteilung von Umweltschadstoffen ermöglichen.

Werden Sie Teil unseres Teams von engagierten Mitarbeitenden!
Studentische Hilfskraft (m/w/d)
im Bereich Machine Learning der Studienfachrichtung Informatik, Ingenieurwesen, Mathematik, Physik oder vergleichbar

40 Stunden/Monat
Zeitvertrag für 6 Monate befristet
Stundenvergütung 12,96 Euro

Aufgabenbeschreibung:

Unterstützung bei der Entwicklung von künstlichen neuronalen Netzen mit dem Ziel, ein bisher entwickeltes Modell für die Lokalisierung von Gasquellen anzupassen und anzuwenden

Erwartete Qualifikationen:

  • Student*in der o. g. Fachrichtung
  • Gute Programmierkenntnisse in Python, idealerweise Kenntnisse der einschlägigen Bibliotheken wie Numpy, Pandas, scikit-learn oder PyTorch
  • Interesse an Artificial Intelligence und Deep Neural Networks
  • Selbstständiges Arbeiten und Teamfähigkeit
  • Gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
  • Sehr selbstständiges, eigenverantwortliches und sehr systematisches Arbeiten
  • Sicherer Umgang mit projektspezifischer Software
  • Teamfähigkeit, Kommunikationsfähigkeit sowie Flexibilität

Unser Angebot:

  • Interdisziplinäre Forschung an der Schnittstelle zu Politik, Wirtschaft und Gesellschaft
  • Arbeit in nationalen und internationalen Netzwerken mit Universitäten, Forschungseinrichtungen und Industrieunternehmen
  • Hervorragende Ausstattung und Infrastruktur
  • Flexible Arbeitszeiten, mobiles Arbeiten

Hinweise zur Bewerbung:

Sie sind an einer deutschen Hochschule/Universität für den Beschäftigungszeitraum immatrikuliert.
Die maximale Arbeitszeit mit Nebenjob beträgt 80 Monatsstunden.

Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung über unser Bewerbungsmanagementsystem

https://www.bam.de/umantis/DE/1648.html

bis zum 23. Juli 2023. Alternativ können Sie Ihre Bewerbung zur Kennziffer 165/23-8.1 auch per Post an folgende Anschrift senden:

Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung
Referat Z.3 - Personal
Unter den Eichen 87
12205 Berlin
http://www.bam.de

Fachliche Fragen zu dieser Position beantwortet Ihnen gerne Herr Winkler unter der Telefonnummer +49 30 8104-3252 bzw. per E-Mail unter Nicolas.Winkler@bam.de.

Die BAM verfolgt das Ziel der beruflichen Gleichstellung von Frauen und Männern. Bewerbungen von Frauen begrüßen wir daher besonders. Darüber hinaus unterstützt die BAM die Eingliederung schwerbehinderter Menschen und begrüßt daher ausdrücklich auch deren Bewerbungen. Hinsichtlich der Erfüllung der Ausschreibungsvoraussetzungen erfolgt eine individuelle Betrachtung der Bewerbungsunterlagen. Anerkannt schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt.

Die ausgeschriebene Stelle setzt ein hohes Maß an körperlicher Eignung voraus.
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Date limite: 21-11-2024

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