Campus Gütersloh - Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in - Vollzeit - ab sofort - befristet bis 31.03.2027 - E 13 TV-L
Die Hochschule Bielefeld (HSBI) mit ihren über 10.000 Studierenden steht für höchste Standards in Lehre, Forschung und Wissenstransfer. Die Fachbereiche Gestaltung, Campus Minden, Ingenieurwissenschaften und Mathematik, Sozialwesen, Wirtschaft
und Gesundheit arbeiten interdisziplinär, forschungsbasiert und eng vernetzt. Regionale und internationale Kooperationen sowie gelebte Vielfalt und Nachhaltigkeit prägen die Arbeit an den Standorten Bielefeld, Minden und Gütersloh.
Im Fachbereich Ingenieurwissenschaften und Mathematik ist im Rahmen des BMBF-geförderten Forschungsprojektes „KI
unterstützte Mass Customization“ (KiMaC), welches in enger Kooperation mit renommierten Unternehmen aus der Region
durchgeführt wird, zum nächstmöglichen Zeitpunkt die folgende Position zu besetzen:
Bei Interesse ist im Rahmen dieser Beschäftigung eine (kooperative) Promotion als Qualifizierung möglich.
Mass Customization als neues Produktionskonzept verbindet die Individualität der Einzelfertigung mit der Effizienz der Massenfertigung. Kundenindividuelle Anforderungen können mit maßgeschneiderten Produkten erfüllt werden, ohne dabei auf die
hohe Präzision und die niedrigen Kosten der Massenfertigung verzichten zu müssen.
Der Einsatz von KI in der Produktionsplanung und -steuerung revolutioniert die Möglichkeiten, kundenindividuelle Produkte effizient zu fertigen. Durch prädiktive Analytik und Optimierungsverfahren ermöglicht KI eine verbesserte Analyse und Vorhersage von Fertigungsprozessen, um Ressourcen optimal zu nutzen und Produktionspläne in Echtzeit anzupassen. KI-Systeme erkennen und korrigieren nicht-optimale Zustände automatisch, wodurch die Durchlaufzeiten verkürzt, Kosten gesenkt und die
Anpassungsfähigkeit an die Kundenwünsche gesteigert wird.
- Wissenschaftliche Tätigkeiten im Rahmen des Projektes:
- Mitarbeit bei der Erstellung der Anforderungsanalyse
- Definition einer zur Domäne passenden Ontologie sowie die Festlegung der Struktur und Semantik des Knowledge Graphen
- Aufsetzen einer Graphdatenbank
- Analyse der Konfigurationsprozesse / des Konfigurationsraums
- Entwicklung eines KI-unterstützten Smart-Services für den Konfigurationsprozess
- Mitwirkung bei der Einbindung des Smart-Services in die Geschäftsprozesse der Partnerunternehmen
- Transfer und Ergebnisverwertung
- Projektkoordination
- Wissenstransfer/Publikationen
Anleitung und Führung von studentischen und wissenschaftlichen Hilfskräften
- Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master of Science, Universität oder HAW/Fachhochschule) aus einer der Disziplinen Informatik, Data Science, Mathematik, Statistik oder maschinelles Lernen
- Fundierte Fachkenntnisse in den Bereichen Datenerfassung und -auswertung, maschinelles Lernen, Statistik, Data Mining und Optimierung
- Erste Praxiserfahrungen mit den Methoden und Toolboxen des maschinellen Lernens
- Sehr gute Programmierkenntnisse (Python, R, MATLAB/Simulink etc.)
Sehr gute Kenntnisse der deutschen Sprache in Wort/Schrift
- Erfahrungen im Bereich der Projektkoordination
- Präsentationsgeschick
- Sehr gute Kenntnisse im Umgang mit kleinen und großen Datenmengen zur Analyse und Prognose
- Vergütung nach Entgeltgruppe 13 TV-L
- Unterstützungsangebote bei OpenAccess Publikationen und Forschungsdatenmanagement
- Chance zur persönlichen Weiterentwicklung als Vorbereitung auf den nächsten Karriereschritt
- Möglichkeit zum mobilen Arbeiten (in Absprache mit dem oder der Fachvorgesetzten)
- Arbeiten an einer weltoffenen Hochschule mit starker Ausrichtung auf Nachhaltigkeit, Vielfalt und Internationalität
- Sechs Fachbereiche mit interdisziplinärer Teamarbeit
- Umfangreiche IT-Infrastruktur
- Work-Life-Balance, unterstützt durch betriebseigene Kita und Ferienbetreuung (am Campus Bielefeld)
- Umfangreiche Maßnahmen des Gesundheitsmanagements, u.a. durch Teilnahme am Hochschulsport, Gesundheitskampagnen und Impfaktionen (am Campus Bielefeld)
Wir freuen uns auf Ihre vollständige Bewerbung unter Angabe der Kennziffer 03411 bis zum 09.04.2024 ausschließlich hier onl