Das Institut für Maschinenelemente und Systementwicklung (MSE) der RWTH Aachen University forscht auf dem Gebiet der Antriebssysteme und seiner Subsysteme. Ein Fokus liegt auf der Schwingungsanalyse von Antriebsstrangkomponenten bis hin zum gesamten Antriebssystem. In zahlreichen Forschungsprojekten wurden in den letzten Jahrzehnten die numerischen und messtechnischen Werkzeuge zur Schwingungsanalyse weiterentwickelt. Sie unterstützen heute bei der dynamischen Auslegung sowie der Analyse des NVH (Noise, Vibration, Harshness) – Verhaltens unterschiedlichster Applikationen im Automobil-, Bahn- und Off-Highway-Bereich.

Das Geräuschverhalten von Automobilen kann die vom Kunden wahrgenommene Qualität signifikant beeinflussen. Eine effektive Maßnahme dieses Verhalten zu optimieren besteht im Einsatz von Elastomer-Motorlagern als Dämpfungselement zwischen Motor und Karosserie. Lange Zeit wurden Motorlager exakt auf Verbrennungsmotoren abgestimmt. Diese Abstimmung führt jedoch dazu, dass existierende Lager für den Einsatz in Hybrid- oder Elektrofahrzeugen bezüglich des NVHVerhaltens nicht geeignet sind.

In einem Forschungsvorhaben wurde daher eine Methoden zur Entwicklung angepasster Elastomermotorlager unter den neuen Randbedingungen elektrifizierte Antriebsstränge erforscht. Ziel der ausgeschriebenen Arbeit ist, den entwickelten Ansatz zur FE-basierten Geometrieanpassung von Motorlagern unter Berücksichtigung von 3D-Druck Fertigungsverfahren für eine prototypische Umsetzung weiterzuentwickeln.

Aufgaben:

  • Einarbeitung in die FEM-Modellierung, Topologie-Optimierung sowie den 3D-Druck von Elastomeren
  • Anpassung der Geometrieänderung durch den Optimierungsalgorithmus unter Berücksichtigung 3D-Druck
    bedingter Prozessparameter (z.B. Stützmaterial, Anisotropie durch
    Bahnorientierung, etc.)
  • Steigerung der Berechnungseffizienz in der FEMGeometriebewertung durch Anpassung ausgewählter
    Berechnungsprozesse
  • Validierung durch Anwendung der Methode:
    o 3D-Druck Fertigung und Messung der optimierten Struktur

Voraussetzung:

  • Eigenständige, zuverlässige Arbeitsweise
  • Interesse an Strukturdynamik und Topologie Optimierung (FEM)
  • Vorkenntnisse in FE-Software und Programmiertechnik von Vorteil, jedoch nicht zwingend erforderlich

Wir bieten:

  • Zukunftsorientiertes Themenfeld
  • Zügige Bearbeitungsmöglichkeit und intensive Betreuung
  • Home-Office über Remotezugriff möglich
  • Erlernen praxisrelevanter Simulationsmethoden

 

Auf deine aussagekräftige Bewerbung per E-Mail freut sich:

Sebastian Bahr, M. Sc.
Institut für Maschinenelemente und Systementwicklung

Eilfschornsteinstr. 18, 52062 Aachen
sebastian.bahr@imse.rwth-aachen.de

Der Chair for Wind Power Drives erforscht neben dem Verhalten von Antriebssystemen in Windenergieanlagen auch das Verhalten von Gezeitenenergieanlagen. Forschungsziele sind die Steigerung von Verfügbarkeit und Robustheit der Gezeitenenergieanlagen sowie die Senkung der Stromgestehungskosten. Hierzu werden Software-Entwicklungswerkzeuge und moderne Systemprüfstände im Verbund eingesetzt.
Gezeitenenergieanlagen befinden sich noch in der Prototypenphase und die Kenntnis über Komponentenschäden und resultierende Ausfälle ist entsprechend gering. Am CWD wird daher ein simulationsbasierter digitaler Zwilling entwickelt, mit dem der Zustand der Triebstrangkomponenten überwacht werden kann. Parallel dazu werden Prüf-standversuche durchgeführt, um die Robustheit der Anlage zu verifizieren und den digitalen Zwilling zu validieren. Ein elementarer Schritt zur Erstellung des digitalen Zwillings und zur Vorauslegung des Systemprüfstands ist die Erstellung eines Mehrkörpersimulationsmodells (MKS-Modell) der Gezeitenenergieanlage.

Im Rahmen dieser Arbeit wird die Anbindung der Anlage an den 4-MW-Prüfstand des CWDs durch Topologieoptimierung gestaltet. Im Anschluss erfolgt ein Vergleich der berechneten Lasten der Komponenten auf dem Prüfstand mit den tatsächlichen Lasten im Feld. Dadurch wird untersucht, wie realistisch die durchgeführten Tests sind und welche Erkenntnisse daraus für zukünftige Tests gewonnen werden können.

Aufgaben:

  • Topologieoptimierung der Prüfstandsanbindung mittels Finite-Elemente-Simulation
  • Konstruktive Umsetzung der Ergebnisse der Topologieoptimierung
  • Vergleich der optimierten Prüfstandsanbindung mit der realen Anlage und weiteren bereits existierenden Konzepten

Voraussetzung:

  • Methodische und strukturierte Arbeitsweise
  • Gutes mechanisches Verständnis
  • Vorerfahrung im Umgang mit FE-Modellen wünschenswert, aber nicht zwingend erforderlich
  • Programmiererfahrung wünschenswert, aber nicht zwingend notwendig
  • Motivation und Interesse an einer praxisnahen & methodischen Arbeit im Bereich von Gezeitenenergieanlagen, Simulation und Programmierung

Wir bieten:

  • Wissenschaftliches Arbeiten in einem hoch motivierten, interdisziplinären Team
  • Angenehmes Arbeitsklima und intensive Betreuung
  • Eigenverantwortliches Arbeiten und flexible Arbeitszeiten
  • Sofortiger Beginn oder nach Absprache
  • Mitarbeit hin zu einer klimaneutralen Zukunft
  • Möglichkeit zur anschließenden Tätigkeit als studentische Hilfskraft

 

Auf deine aussagekräftige Bewerbung per E-Mail freut sich:

Tobias Bauer, M. Sc. RWTH
Chair for Wind Power Drives

Campus-Boulevard 61, 52074 Aachen
tobias.bauer@cwd.rwth-aachen.de

The Institute for Machine Elements and System Development (MSE) at RWTH Aachen University focuses on research in drive technology, with an emphasis on vibration analysis.

Today, meaningful NVH statements are usually only possible once a de-tailed CAD model exists and time-consuming FE/eMBS simulations are available. In contrast, this project investigates how simplified but physically meaningful models can be built that already work in early design phases.

Classical NVH chain consists of three part:
Excitation: How gears and electric machines, etc. generate dynamic forces and order.
Transfer Path: How these excitation travel through bearings, mounts and joints.
Radiation: How the housing structure finally radiates sound to the environment.

Depending on interest, this thesis would focus on one of the three parts of NVH chain.

 

Tasks:

  • Literature review of existing NVH modelling techniques.
  • Build / verify high fidelity reference simulation models.
  • Parametric study over key design and operating variables.
  • Automating workflows and post processing of results.
  • Develop and validate a fast predictive tool.

Prerequisite:

  • Interest in machine learning and drive- train technology
  • Basics of signal-processing
  • Experience of coding in Python and MATLAB would be beneficial.
  • Prior experience with FE & MBS simulation would be beneficial.
  • Independent, reliable and thorough way of working

We offer:

  • Future-orientated subject area
  • Independent organization and flexible working hours
  • Customize work focus as per individual interest

 

We look forward to your application by email:

Viren Mistry, M. Sc. RWTH
Institute for Machine Elements and Systems Engineering

Eilfschornsteinstr. 18, 52062 Aachen
viren.mistry@imse.rwth-aachen.de

The Institute for Machine Elements and System Development (MSE) at RWTH Aachen University focuses on research in drive technology, with an emphasis on vibration analysis and condition monitoring of drive train components and systems.
Failures in these systems can lead to significant downtime and repair costs, making effective condition monitoring essential. Vibrations-based condition monitoring systems (CMS) are particularly useful, as they allow for early fault detection and enable repairs or replacements during planned mainte-nance, reducing the risk of consequential damage.
This research aims to develop a data-driven algorithm, augmented with the physics of failure mechanisms, to predict the remaining useful life (RUL) of components and optimize maintenance schedules for improved efficiency and reliability.

Tasks:

  • Literature review of data driven approaches for remaining useful life (RUL) prediction.
  • Develop a hybrid framework that integrates physics into data-driven methods to improve RUL prediction accuracy
  • Investigate the potential for real-time implementation of the model for predictive maintenance applications.

Prerequisite:

  • Interest in machine learning and drive- train technology
  • Basics of signal-processing & machine learning
  • Prior experience of coding in Python and MATLAB would be beneficial.
  • Independent, reliable and thorough way of working

We offer:

  • Future-orientated subject area
  • Independent organization and flexible working hours
  • Customize work focus as per individual interest

 

We look forward to your application by email:

Viren Mistry, M. Sc. RWTH
Institute for Machine Elements and Systems Engineering

Eilfschornsteinstr. 18, 52062 Aachen
viren.mistry@imse.rwth-aachen.de

Die Fraunhofer-Gesellschaft (www.fraunhofer.de) ist eine der weltweit führenden Organisationen für anwendungsorientierte Forschung. 75 Institute entwickeln wegweisende Technologien für unsere Wirtschaft und Gesellschaft – genauer: 32 000 Menschen aus Technik, Wissenschaft, Verwaltung und IT.

Das Fraunhofer Institut für Produktionstechnologie in Aachen erforscht neue, effiziente Produktionstechnologien, darunter additive Verfahren wie Laserauftragschweißen mit Draht, Lichtbogenauftragschweißen und Laserstrahlschmelzen im Pulverbett. Diese Verfahren ermöglichen die nachhaltige Herstellung und kostengünstige Reparatur komplexer Bauteile.

Im Forschungsprojekt »LEDA« entwickeln wir derzeit eine neue Prozesskette für die ressourcenschonende Reparatur von Eisenbahnrädern mithilfe additiver Fertigungsverfahren. Eisenbahnräder sind stark beanspruchte und sicherheitskritische Bauteile, die häufig repariert werden müssen. Die herkömmliche Reparatur besteht darin, so lange Material abzutragen, bis die Oberflächen wieder defektfrei sind. Deshalb werden die Räder mit zusätzlichem Material – etwa 200 kg pro Rad – hergestellt. Durch den neuen Reparaturprozess kann Material bei der Herstellung eingespart werden, was Ressourcen schont und jeden Wagon rund 800 kg leichter macht. Im Rahmen der Abschlussarbeit wirst Du Prozessstrategien entwickeln und Werkstoffe testen, die für die Reparatur von Eisenbahnrädern geeignet sind.

Hier sorgst du für Veränderung

  • Recherche der passenden Werkstoffe für die Reparatur von Eisenbahnrädern
  • Entwicklung des Auftragschweißprozesses für die Reparatur
  • Prüfung der Werkstoffeigenschaften mittels zerstörender Methoden
  • Validierung der Ergebnisse an Teilen aus echten Eisenbahnrädern

Hiermit bringst du dich ein

  • Du studierst Maschinenbau, Werkstoffingenieurwesen, Physik oder ein vergleichbares Fach
  • Du hast Interesse an additiver Fertigung und den Werkstoffeigenschaften
  • Du arbeitest selbstständig und hast Freude an interdisziplinärer Teamarbeit
  • Du verfügst über gute Sprachkenntnisse in Deutsch und/oder Englisch

Was wir für dich bereithalten

  • Ideale Rahmenbedingungen für Praxiserfahrungen neben dem Studium
  • Flexible Arbeitszeiten, die sich gut mit dem Studium vereinbaren lassen
  • Eine exzellente Ausstattung an Maschinen und Geräten für Deine Forschungsarbeit
  • Ein teamorientiertes Umfeld, geprägt von Respekt und Zusammenarbeit auf Augenhöhe

Bereit für Veränderung? Dann bewirb dich jetzt online und mache einen Unterschied!

Auf deine Fragen zu dieser Abschlussarbeit freut sich:
Tizia Weidemann M.Sc.
Wissenschaftliche Mitarbeiterin »Energetische Strahlverfahren«
Telefon: +49 241 8904-334

Kennziffer: 74148

Die Fraunhofer-Gesellschaft (www.fraunhofer.de) ist eine der weltweit führenden Organisationen für anwendungsorientierte Forschung. 75 Institute entwickeln wegweisende Technologien für unsere Wirtschaft und Gesellschaft – genauer: 32 000 Menschen aus Technik, Wissenschaft, Verwaltung und IT.

Am Fraunhofer IPT in Aachen entwickeln wir innovative Lasersysteme und -prozesse. Ein wichtiger Teil moderner Lasermaschinen sind die Digitalisierung und Datenverarbeitung von Prozessdaten, wodurch sich sowohl die Prozessqualität als auch die -stabilität erhöhen lassen. Dies trägt zu einer nachhaltigeren Produktion bei. Zur praktischen Unterstützung im Bereich Digitalisierung von Lasersystemen suchen wir ab sofort eine motivierte studentische Hilfskraft.

Hier sorgst du für Veränderung

  • Datenvorverarbeitung auf Datenbanken, wie z. B. MongoDB
  • Datenauswertung, z. B. mittels MATLAB oder Python-Skripten
  • Erstellung von Prozessmodellen mittels MATLAB oder Python
  • Anwendung der Arbeit auf Maschinen und Prozessdaten inklusive Dokumentation der Ergebnisse

Hiermit bringst du dich ein

  • Du studierst Maschinenbau, Informatik, Physik oder eine vergleichbare Fachrichtung
  • Kenntnisse in Python und MATLAB-Programmierung
  • Erfahrung mit Datenverarbeitung ist von Vorteil
  • Ein hohes Maß an Eigeninitiative und Teamgeist
  • Gute Sprachkenntnisse in Deutsch und Englisch

Was wir für dich bereithalten

  • Praxiserfahrungen im Bereich der Digitalisierung und Lasersystemtechnik
  • Du bist von Beginn Teil des Teams, kannst deine Ideen einbringen und Verantwortung übernehmen
  • Professionelle Betreuung und ein abwechslungsreiches Aufgabenspektrum
  • Flexible Arbeitszeiten

Bereit für Veränderung? Dann bewirb dich jetzt online und mache einen Unterschied!

Auf deine Fragen zu dieser Position freut sich:
Teng Chen M.Sc.
Wissenschaftlicher Mitarbeiter Faserverbund- und Lasersystemtechnik
Telefon: +49 241 8904-473

Kennziffer: 65362

 

Die Fraunhofer-Gesellschaft (www.fraunhofer.de) ist eine der weltweit führenden Organisationen für anwendungsorientierte Forschung. 75 Institute entwickeln wegweisende Technologien für unsere Wirtschaft und Gesellschaft – genauer: 32 000 Menschen aus Technik, Wissenschaft, Verwaltung und IT.
In verschiedenen Bereichen der Produktionsverfahren werden Laser- und Erwärmungsprozesse zur Optimierung von Prozess- und Bauteilqualität eingesetzt. Beispiele hierfür sind die thermisch-unterstützte Blechbearbeitung oder das Schneiden und Schweißen von verschiedensten Werkstoffen.

Das Fraunhofer IPT in Aachen entwickelt hierzu innovative Systeme und Prüfstände im Rahmen von Industrie- und Forschungsprojekten, die über den Stand der Technik hinausgehen. Hier sind Konstruktions- und Systementwicklungsarbeiten ein wichtiger Grundstein für Prozessuntersuchungen. Beginnend vom ersten Konzept, über die CAD-Konstruktion bis hin zur Montage und Maschineninbetriebnahme suchen wir zur Unterstützung ab sofort eine engagierte studentische Hilfskraft.

Hier sorgst du für Veränderung

  • Unterstützung bei aktuellen Forschungs- und Industrieprojekten
  • Auslegung, CAD-Konstruktion, Aufbau und Inbetriebnahme von Prüfständen
  • Erstellen von technischen Dokumentationen, Präsentationen sowie Recherchearbeiten

Hiermit bringst du dich ein

  • Du studierst Maschinenbau, Wirtschaftsingenieurwesen oder ein vergleichbares Fach
  • Ein hohes Maß an Eigeninitiative und Teamgeist
  • Du hast Erfahrung im Umgang mit CAD-Programmen, bevorzugt mit SolidWorks
  • Du arbeitest Dich strukturiert in neue Themen ein und bearbeitest diese weitgehend selbstständig

Was wir für dich bereithalten

  • Mitarbeit in innovativen Forschungsprojekten und die Chance, dein Wissen aus dem Studium in die Praxis umzusetzen
  • Du bist von Beginn Teil des Teams, kannst deine Ideen einbringen und eigene Aufgaben übernehmen
  • Einen hochmodernen Maschinenpark, mit einer Vielzahl an unterschiedlichen Laser- und Heizquellen
  • Flexibles Arbeiten, um Studium und Job bestmöglich miteinander zu verbinden
  • Die Möglichkeit, mit uns deine praxisnahe Abschlussarbeit anzufertigen

Bereit für Veränderung? Dann bewirb dich jetzt online und mache einen Unterschied!

Auf deine Fragen zu dieser Position freut sich:
Markus Stump M.Sc.
Wissenschaftlicher Mitarbeiter »Faserverbund- und Lasersystemtechnik«
Telefon: +49 241 8904-565

Kennziffer: 64834

Die Fraunhofer-Gesellschaft (www.fraunhofer.de) ist eine der weltweit führenden Organisationen für anwendungsorientierte Forschung. 75 Institute entwickeln wegweisende Technologien für unsere Wirtschaft und Gesellschaft – genauer: 32 000 Menschen aus Technik, Wissenschaft, Verwaltung und IT.

Der fortschreitende Klimawandel macht einen Wechsel der Nutzung konventioneller Energiequellen hin zu erneuerbaren Energiequellen notwendig, womit die Unabdingbarkeit einer effizienten Speicherung von elektrischer Energie einhergeht. Entsprechend boomt die Nachfrage nach Batteriezellen. Die nachhaltige Produktion der Batterien erweist sich hierbei als zentrale Herausforderung. Um Transparenz über den Einfluss der Produktion auf die Nachhaltigkeit zu erlangen, soll im Rahmen dieser Abschlussarbeit ein Vorgehensmodell entwickelt werden, welches eine datenbasierte Nachhaltigkeitsbewertung der Batterieproduktion ermöglicht. Das entwickelte Modell soll anhand des Anwendungsszenarios der Batteriezellfertigung validiert werden. Als expliziter Anwendungsfall dient hierbei die Forschungsfertigung Batteriezelle (FFB). Im Projekt wird der Aufbau einer wettbewerbsfähigen, ökologischen Batteriezellfertigung zur Unterstützung der deutschen Industrie am Standort Münster durch die Errichtung einer Giga Factory angestrebt.

Hier sorgst du für Veränderung

  • Literaturrecherche zu bestehenden Methoden für die Nachhaltigkeitsbewertung, der Schnittstelle zur Digitalisierung sowie regulatorischen Anforderungen durch Erarbeitung eines Vorgehensmodells zur datenbasierten Nachhaltigkeitsbewertung der Batterieproduktion
  • Aufstellung von Anforderungen an die Bewertung der Nachhaltigkeit, Überführung in ein Vorgehensmodell und Ableitung messbarer Kennzahlen
  • Evaluation des erarbeiteten Modells im Kontext einer realen Batteriezellproduktion

Hiermit bringst du dich ein

  • Du studierst Maschinenbau, Wirtschaftsingenieurwesen, Automatisierungstechnik, Elektrotechnik oder eine vergleichbare Fachrichtung
  • Interesse an Trendthemen wie Digitalisierung, Digitaler Zwilling und Nachhaltigkeitsmanagement
  • Eine selbstständige Arbeitsweise und Freude an interdisziplinärer Teamarbeit
  • Gute Sprachkenntnisse in Deutsch und Englisch

Was wir für dich bereithalten

  • Wissenschaftliche Bearbeitung eines aktuellen und praxisrelevanten Themas im Rahmen eines internationalen Forschungsprojektes
  • Eine professionelle Betreuung und fachliche Unterstützung bei der Erstellung deiner Abschlussarbeit
  • Mitwirkung in innovativen Forschungs- und Entwicklungsprojekten mit namhaften internationalen Industrie- und Forschungspartnern
  • Ein hochmoderner Maschinenpark, ausgestattet mit Edge-Cloud-Systemen und einer 5G-Infrastruktur

Bereit für Veränderung? Dann bewirb dich jetzt online und mache einen Unterschied!

Auf deine Fragen zu dieser Abschlussarbeit freut sich:
Alexander Kies M.Sc.
Wissenschaftlicher Mitarbeiter »Automated Machine Learning«
Telefon: +49 241 8904-498
Kennziffer: 64780

 

Die Fraunhofer-Gesellschaft (www.fraunhofer.de) ist eine der weltweit führenden Organisationen für anwendungsorientierte Forschung. 75 Institute entwickeln wegweisende Technologien für unsere Wirtschaft und Gesellschaft – genauer: 32 000 Menschen aus Technik, Wissenschaft, Verwaltung und IT.

Die Abteilung Produktionsqualität forscht an der gesamten industriellen Daten-Pipeline: Von der Datenaufnahme über die Datenübertragung und -speicherung, dem digitalen Zwilling, Datenanalysen, Machine Learning bis hin zu Expertensystemen, der Visualisierung über AR/ VR und Künstlicher Intelligenz. Als Software Developer*in in unserer Abteilung arbeitest du direkt mit unserem Team aus studentischen und wissenschaftlichen Mitarbeitenden an aktuellen Herausforderungen der Industrie und in spannenden Forschungsprojekten.

Hier sorgst du für Veränderung

  • Unterstützung bei der Entwicklung neuer Softwaresysteme
  • Programmierung von Anwendungen der adaptiven Produktion
  • Konzeption, Entwicklung und Training von Methoden des maschinellen Lernens
  • Software Development für mobile Systeme (z. B. Smart Glasses) in Augmented oder Virtual Reality
  • Management und Betreuung der Softwareentwicklungen
  • Mitarbeit in aktuellen Forschungs- und Industrieprojekten

Hiermit bringst du dich ein

  • Du studierst Informatik, Wirtschaftsinformatik, Maschinenbau, Physik oder ein vergleichbares Fach
  • Du besitzt gute Kenntnisse in mindestens einer Programmiersprache (z. B. Python, C#, Java)
  • Du besitzt gute Kenntnisse im Umgang mit Datenbanken (z. B. MySQL, MariaDB, Postgres)
  • Du hast erste Erfahrung im Umgang mit Software- und Projektverwaltungstools (z. B. GIT)
  • Kenntnisse im Bereich Serveradministration vorteilhaft (z. B. nginx)
  • Themen wie Software-Architekturen, Coding Guidelines oder Design Patterns sind dir nicht fremd
  • Ein hohes Maß an Eigeninitiative und Teamgeist
  • Gute Sprachkenntnisse in Deutsch und Englisch

Was wir für dich bereithalten

  • Ideale Rahmenbedingungen für Praxiserfahrungen neben dem Studium
  • Flexible Arbeitszeiten mit einer wöchentlichen Arbeitszeit von 12-19 Stunden
  • Eine exzellente Ausstattung an Maschinen und Geräten
  • Mitarbeit in einem engagierten und kollegialen Team

Bereit für Veränderung? Dann bewirb dich jetzt online und mache einen Unterschied!

Auf deine Fragen zu dieser Position freut sich:
Dennis Grunert M.Sc.
Abteilungsleiter »Produktionsqualität«
Telefon: +49 241 8904-376

Kennziffer: 9479

Die Fraunhofer-Gesellschaft (www.fraunhofer.de) ist eine der weltweit führenden Organisationen für anwendungsorientierte Forschung. 75 Institute entwickeln wegweisende Technologien für unsere Wirtschaft und Gesellschaft – genauer: 32 000 Menschen aus Technik, Wissenschaft, Verwaltung und IT.

Auf dem Weg zur »Smart Factory« gewinnt der Einsatz von IT-Systemen, Methoden der Data Analytics und mobilen Endgeräten wie Smartphones oder Tablets in der industriellen Produktion zunehmend an Bedeutung. Am Fraunhofer IPT entwickeln wir gemeinsam mit unseren Projektpartnern aus Industrie und Forschung innovative Ansätze und Lösungen für eine vernetzte und digitalisierte Produktion im Sinne der Industrie 4.0. Du interessierst Dich für Technologietrends und möchtest die Produktion der Zukunft aktiv mitgestalten? Dann freuen wir uns über deine Bewerbung!

Hier sorgst du für Veränderung

  • Mitarbeit in aktuellen Industrie- und Forschungsprojekten im Bereich der vernetzten, digitalisierten Produktion
  • Recherche, Auswertung und Aufbereitung von Informationen aus den Themenbereichen Digitale Transformation, Künstliche Intelligenz oder Smart-Expert-Systeme in der Produktion
  • Mitwirkung bei der Beratung von Industrieunternehmen unterschiedlichster Branchen
  • Unterstützung bei der Vorbereitung von Vorträgen, Seminaren und Projekttreffen

Hiermit bringst du dich ein

  • Du studierst Wirtschaftsingenieurwesen, Maschinenbau, CES, Informatik oder ein vergleichbares Fach
  • Du interessierst dich für technologisch-strategische Fragestellungen in der Produktion und bringst idealerweise erste Praxiserfahrungen mit
  • Du bist hoch motiviert und arbeitest gerne eigenverantwortlich
  • Gute MS-Office-Kenntnisse
  • Sehr gute Sprachkenntnisse in Deutsch und Englisch

Was wir für dich bereithalten

  • Bearbeitung hochaktueller und interessanter Themen aus Industrie und Forschung
  • Wertvolle Einblicke in unterschiedlichste Produktionsbranchen und Zusammenarbeit mit international namhaften Unternehmen
  • Mitarbeit in einem kollegialen und engagierten Team
  • Flexible Arbeitszeiten
  • Vielseitige Praxiserfahrungen als exzellente Vorbereitung für einen Karrierestart in Industrie und Forschung

Bereit für Veränderung? Dann bewirb dich jetzt online und mache einen Unterschied!

Auf deine Fragen zu dieser Position freut sich:
Dennis Grunert M.Sc.
Abteilungsleiter »Produktionsqualität«
Fraunhofer-Institut für Produktionstechnologie IPT