Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (w/m/d) - Deep Learning für nachhaltige und flexible Demontagesysteme Gruppe Model-based Assembly Automation

Weitere Informationen

Die Einstellung erfolgt im Beschäftigtenverhältnis.
Die Stelle ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt zu besetzen und befristet auf 2 Jahre.
Eine Verlängerung auf 5 Jahre ist vorgesehen und erwünscht.
Die befristete Beschäftigung erfolgt im Rahmen der Befristungsmöglichkeiten des Wissenschaftszeitvertragsgesetzes.
Es handelt sich um eine Vollzeitstelle. Auf Wunsch kann eine Teilzeitbeschäftigung ermöglicht werden.
Eine Promotionsmöglichkeit besteht.
Die Eingruppierung richtet sich nach dem TV-L.
Die Stelle ist bewertet mit EG 13 TV-L.

Unser Profil

Deep Learning hat das Potenzial, die Effizienz und Anpassungsfähigkeit flexibler Remanufacturing-Systeme erheblich zu verbessern. Durch den Einsatz von Deep-Learning-Algorithmen können diese Systeme aus ihren vergangenen Aktionen und Erfahrungen lernen, um ihre Planungs- und Entscheidungsprozesse reaktiv zu optimieren. Diese Technologie kann nicht nur die Effizienz von Remanufacturing-Systemen verbessern, sondern auch zu einer nachhaltigeren und umweltfreundlicheren Industrie führen. Die Wiederaufarbeitung wertvoller Komponenten reduziert den Bedarf an Rohstoffen und Energie, und durch den Einsatz von Deep Learning zur Optimierung dieser Prozesse können wir die Umweltauswirkungen der Produktion weiter verringern.

In unserer Abteilung Model-based Systems am WZL der RWTH Aachen steht die Erforschung und Entwicklung der flexiblen Automatisierung durch intelligente Mess- und Robotersysteme im Fokus. Dafür forschen wir unter anderem an Machine-Learning-Ansätzen zur Planung und Steuerung von wandlungsfähigen (De)montagesystemen sowie datenbasierte Automatisierungskonzepte von komplexen Montageprozessen.

Ein aktueller Schwerpunkt ist die Gestaltung von flexiblen Remanufacturing-Systemen für die Demontage, Wiederaufbereitung und Remontage von variantenreichen Konsumgütern. In einem Forschungsprojekt sollen - gemeinsam mit der Industrie - Simulationsmodelle und Optimierungsmethoden zur Steuerung der Remanufacturing-Systeme entwickelt werden. Erste Methoden und Tools (wie z.B. Deep RL-basiertes Scheduling für frei verkettete Montagesysteme) wurden dafür an unserem Lehrstuhl entwickelt. Durch einen digitalen Zwilling unserer umfangreichen Halleninfrastruktur können die Ansätze validiert werden. Die Infrastruktur besteht aus einer Vielzahl mobiler sowie stationärer Roboter, AGVs, Montagestationen und verteilen Sensorsysteme. Über Protokolle wie MQTT und OPC UA sowie ein 5G-Echtzeitkommunikationnetzwerk werden alle digitalen und physischen Ressourcen und Produkte miteinander vernetzt.

Unsere Arbeitsweise ist durch eine enge Zusammenarbeit mit unseren namhaften Industriepartnern aus verschiedenen Branchen (z.B. Miele, Porsche, MAN, Siemens, Universal Robots, Airbus, Kuka, ABB, Ericsson, Liebherr, etc.) geprägt und wird von einem hohen Fokus der Anwendbarkeit begleitet. Es bestehen international Kooperationsprojekte mit Instituten und Firmen und Institutionen aus Europa, USA, Asien, Südafrika sowie Lateinamerika. Längere Auslandaufenthalte sind möglich und erwünscht.

Nachfolgend finden Sie eine Auflistung aktuell laufender und abgeschlossener Projekte zu diesem Themenfeld:

• http://aimfree.wzl.rwth-aachen.de/de/default.html
• https://www.iop.rwth-aachen.de/cms/~gpfz/Produktionstechnik/
• http://internet-of-construction.com/
• https://www.ipt.fraunhofer.de/de/projekte/adaptar.html

Was Sie erwarten können:

• Gestaltungsraum zur eigenständigen Umsetzung innovativer Ideen mittels einzigartiger technischer Ausstattung (z.B. Edge Cluster für Deep Learning Training, flexibles Montagesystem mit digitalem Zwilling)
• Ein Team, das Erfolge feiert, zusammen auf Reisen geht, Freizeit miteinander verbringt und eine gemeinsame Arbeitsumgebung gestaltet
• International sichtbare, wissenschaftliche Arbeiten und Publikationen
• Spannende und abwechslungsreiche nationale und internationale Industrie- und Forschungsprojekte
• Gelegenheit zur Promotion an der RWTH Aachen
• Längere Auslandaufenthalte sind möglich und erwünscht

Ihr Profil

Das Forschungsgebiet zu Deep Learning sowie Remanufacturing-Systemen entwickelt sich aktuell rasant weiter, und es besteht ein großer Bedarf an Forschern und Experten in diesem Bereich. Wenn Sie sich auf Deep Learning für flexible Remanufacturing-Systeme spezialisieren, werden Sie nicht nur an der Spitze des technologischen Fortschritts stehen, sondern auch die Möglichkeit haben, einen positiven Einfluss auf die Welt auszuüben. Lassen Sie sich diese aufregende Gelegenheit nicht entgehen, eine führende Rolle in diesem Bereich zu übernehmen und etwas zu bewirken.

Voraussetzungen für Ihren Einstieg sind ein mit überdurchschnittlichem Erfolg abgeschlossenes Hochschulstudium (Master oder vergleichbar) (z. B. Maschinenbau, Automatisierungstechnik, Computational Engineering Science, Informatik oder Naturwissenschaften) sowie aussagekräftige praktische Erfahrungen. Darüber hinaus sollten folgende Kompetenzen Ihr Profil abrunden:

• Erfahrungen in Softwareentwicklung und Machine Learning (mit Programmiersprachen wie z.B. Python, R oder C++)
• Idealerweise Erfahrung im Umgang mit Git, Docker, Kubernetes oder vergleichbaren Tools
• Methodische Kenntnisse in den Bereichen Montageplanung
• Begeisterung für flexible industrielle De- und Remontagesysteme
• Interesse am wissenschaftlichen Arbeiten
• Professionelle, souveräne Kommunikation in Wort und Schrift in deutscher und englischer Sprache

Sie möchten sich mit einer Promotion auf den nächsten Karriereschritt vorbereiten?

Wenn Sie die formalen Voraussetzungen erfüllen und einige der gelisteten Kompetenzen aufweisen, freuen wir uns über Ihre Bewerbung (Anschreiben, Lebenslauf, Zeugnisse per Mail an die aufgeführten Ansprechpartner). Der Bewerbungsprozess besteht aus einem ersten Videointerview und einem weiteren vor Ort Termin mit Assessment-Center-Modulen. Bewerbungen werden aktuell kontinuierlich entgegengenommen.

Ihre Aufgaben

Als wissenschatliche/r Mitarbeiter/in werden Sie mit vielseitigen Aufgaben betraut. Zu Ihren Tätigkeiten gehört hierbei:

• Bearbeitung und Leitung von öffentlich geförderten Projekten im Themenfeld Remanufacturing
• Entwicklung von Methoden zur Planung und Steuerung nachhaltiger Wertschöpfungssysteme
• Anwendung innovativer Machine-Learning- und Optimierungsverfahren
• Modellierung und Integration von digitalen Zwillingen
• Systemübergreifenden Kommunikationsanbindung an MQTT & OPC-UA Umgebung
• Repräsentation des Teams und der Forschungsergebnisse in Veröffentlichungen und auf Kongressen und Fachtagungen
• Betreuung und Durchführung von Lehrveranstaltungen und studentischen Abschlussarbeiten auf Deutsch oder Englisch

Über uns

Die RWTH ist als familiengerechte Hochschule zertifiziert.
Die RWTH bietet im Rahmen eines Universitären Gesundheitsmanagements eine Vielzahl von Gesundheits-, Beratungs- und Präventionsangeboten (z. B. Hochschulsport) an. Für Tarifbeschäftigte und Beamtinnen und Beamte besteht ein umfangreiches Weiterbildungsangebot und die Möglichkeit, ein Jobticket zu erwerben.
Die Stellenausschreibung richtet sich an alle Geschlechter.
Wir wollen an der RWTH Aachen University besonders die Karrieren von Frauen fördern und freuen uns daher über Bewerberinnen.
Frauen werden bei gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt berücksichtigt, sofern sie in der Organisationseinheit unterrepräsentiert sind und sofern nicht in der Person eines Mitbewerbers liegende Gründe überwiegen.
Bewerbungen geeigneter schwerbehinderter Menschen sind ausdrücklich erwünscht.
Im Sinne der Gleichbehandlung bitten wir Sie, auf ein Bewerbungsfoto zu verzichten.
Informationen zur Erhebung personenbezogener Daten nach Artikeln 13 und 14 Datenschutz-Grundverordnung (DS-GVO) finden Sie unter https://www.rwth-aachen.de/dsgvo-information-bewerbung .

Besoldung / Entgelt

EG 13 TV-L