Karriere

Der Einsatz Künstlicher Intelligenz in der Produktentwicklung bietet vielfältige Möglichkeiten und geht weit über die Nutzung von Large Language Models hinaus. Insbesondere bei der Lösung spezifischer Aufgaben, wie beispielsweise der automatisierten Überprüfung der Plausibilität von FE-Simulationsergebnissen, zeigt sich der Einsatz von Deep Learning Verfahren als zielführend. Bisher entwickelte Ansätze haben jedoch nur einen eingeschränkten Anwendungsbereich und stellen lediglich Black-Box-Lösungen dar. Daher soll erforscht werden, wie sich derartige Ansätze anpassen lassen, um die Übertragbarkeit auf neue Anwendungsszenarien zu verbessern und die Nachvollziehbarkeit der KI-basierten Ergebnisse zu erhöhen. Die erarbeiteten Ergebnisse in diesem zukunftsweisenden Forschungsfeld werden auf internationalen Konferenzen und in Fachzeitschriften veröffentlicht. Die Möglichkeit zur Promotion ist hierbei gegeben.

Überdurchschnittlich erfolgreicher Masterabschluss in einem ingenieurwissenschaftlichen Studiengang (Maschinenbau oder angrenzende Fachrichtung). Forschungseifer. Selbstständige Arbeitsweise. Organisationsvermögen. Ausgeprägte Teamfähigkeit. Gute Deutsch- und Englischkenntnisse. Wünschenswert mit vertieften Kenntnissen in einem oder mehreren der folgenden Bereiche: Künstlicher Intelligenz mit Fokus auf Machine Learning, Finite Elemente Simulation, Programmierung.

Diese Stelle ist zeitlich befristet und eine Vollzeitstelle. Beginn ab sofort.

Unvermeidbare Fertigungsabweichungen beeinflussen maßgebend die Funktion aller Produkte. Wenngleich diese durch Toleranzen eingeschränkt werden, müssen die verbleibenden geometrischen Abweichungen bei der Auslegung von Produkten berücksichtigt werden. Dies stellt in der Praxis jedoch auf Grund langer Berechnungszeiten, komplexer Validierungsprozesse und fehlender Methoden eine Herausforderung dar, sodass der Effekt oft unberücksichtigt bleibt. Im Rahmen eines Forschungsprojekts sollen daher effiziente Simulationsmethoden für abweichungsbehaftete Querpressverbindungen erforscht und validiert werden. Die erarbeiteten Ergebnisse in diesem praxisrelevanten Forschungsfeld werden auf internationalen Konferenzen und in Fachzeitschriften veröffentlicht. Die Möglichkeit zur Promotion ist hierbei gegeben.

Überdurchschnittlich erfolgreicher Masterabschluss in einem ingenieurwissenschaftlichen Studiengang (Maschinenbau oder angrenzende Fachrichtung). Forschungseifer. Selbstständige Arbeitsweise. Organisationsvermögen. Ausgeprägte Teamfähigkeit. Gute Deutsch- und Englischkenntnisse. Wünschenswert mit vertieften Kenntnissen in einem oder mehreren der folgenden Bereiche: Toleranzmanagement, Querpressverbindungen, Finite Elemente Simulation, Programmierung.

Diese Stelle ist zeitlich befristet und eine Vollzeitstelle. Beginn ab sofort

Derzeit sind relevante Informationen über verschiedene Quellen und Dokumente verteilt und liegen in unterschiedlichen Formaten wie Textdokumenten, CAD-Daten und Datenbanken vor. Dies erschwert den Prozess der Informationssammlung erheblich. Um diesen Vorgang zu vereinfachen und zu beschleunigen, bieten sich Automatisierungsprozesse als effektive Methode an. Im Rahmen dieser Stelle geht es um die Programmierung von Extraktionsmethoden zur Erweiterung eines Softwaredemonstrators zur Informationsverarbeitung.

• Fundierte Programmierkenntnisse in Python
• Hohes Maß an Motivation, Engagement, Selbstständigkeit und Teamfähigkeit
• Optional: Vorkenntnisse im Bereich Natural Language Processing (NLP)

• Vergütung entsprechend der gültigen Vergütungstabelle der FAU
• Beabsichtigter Umfang und Beginn nach Absprache