Shk Maschinelles Lernen Für

Die Fraunhofer-Gesellschaft betreibt in Deutschland derzeit 76 Institute und Forschungseinrichtungen und ist die weltweit führende Organisation für anwendungsorientierte Forschung. Rund 30 800 Mitarbeitende erarbeiten das jährliche Forschungsvolumen von 3,0 Milliarden Euro. Das Fraunhofer IKTS betreibt anwendungsorientierte Forschung für Hochleistungskeramik Die drei Standorte in Dresden und Hermsdorf (Thüringen) formen das größte Keramikforschungsinstitut Europas. Als Forschungs - und Technologiedienstleister entwickeln wir moderne keramische Hochleistungswerkstoffe, industrierelevante Herstellungsverfahren sowie prototypische Bauteile und Systeme in vollständigen Fertigungslinien bis in den Pilotmaßstab. Darüber hinaus umfasst das Portfolio die Kompetenzen Werkstoffdiagnose und -prüfung. Unsere Gruppe "Zuverlässigkeit von elektronischen Mikrosystemen" forscht am Standort Dresden-Klotzsche in verschiedenen Bereichen der elektronischen Zuverlässigkeit, von der Charakterisierung von Materialien der Aufbau - und Verbindungstechnik, beschleunigter Alterung in Verbindung mit In-situ-Messverfahren und zerstörungsfreien Prüfmethoden für die Schadensverlaufsanalyse bis hin zur Finite-Elemente-Simulation für die Belastungsberechnung und Zuverlässigkeitsbewertung. Wir suchen Studenten, die an Prognostic and Health Monitoring (PHM) arbeiten, d. h. an Methoden zur Überwachung elektronischer Systeme sowie zur Vorhersage der Lebensdauer und zu erwartender Ausfälle. PHM vereint verschiedene unserer Kompetenzen auf dem Gebiet der elektronischen Zuverlässigkeit. **Was Du bei uns tust** - Erforschung von Modellen des maschinellen Lernens für Prognostic and Health Monitoring (PHM) in der Elektronik zur Vorhersage von Ausfällen in elektronischen Komponenten - Detaillierte Datenverarbeitung, Merkmalsextraktion, Literaturübersicht über geeignete maschinelle Lernmodelle - Umfassende Dokumentation des Trainings, der Bewertung und der Ergebnisse von maschinellen Lernmodellen **Was Du mitbringst** - Gute Kenntnisse in Python (Tensorflow, Keras) - Erfahrung mit Training und Auswertung von Datenmodellen - Gute Kommunikationsfähigkeiten, strukturierte Dokumentation und Ergebnispräsentation **Was Du erwarten kannst** Wir bieten Dir praktische Erfahrungen in einem vielfältigen und dynamischen Team, während Du Dein Studium absolvierst. Wir sind anpassungsfähig und nehmen bei der Planung der Arbeitszeiten Rücksicht auf Deine akademischen Verpflichtungen. Außerdem erhältst Du wertvolle Einblicke in die Forschung und Projektarbeit in verschiedenen Fachbereichen. Wir wertschätzen und fördern die Vielfalt der Kompetenzen unserer Mitarbeitenden und begrüßen daher alle Bewerbungen - unabhängig von Alter, Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung sowie sexueller Orientierung und Identität. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt. Die monatliche Arbeitszeit beträgt 40 Stunden. Die Stelle ist auf 6 Monate befristet. Die Vergütung richtet sich nach der Gesamtbetriebsvereinbarung zur Beschäftigung der Hilfskräfte. Mit ihrer Fokussierung auf zukunftsrelevante Schlüsseltechnologien sowie auf die Verwertung der Ergebnisse in Wirtschaft und Industrie spielt die Fraunhofer-Gesellschaft eine zentrale Rolle im Innovationsprozess. Als Wegweiser und Impulsgeber für innovative Entwicklungen und wissenschaftliche Exzellenz wirkt sie mit an der Gestaltung unserer Gesellschaft und unserer Zukunft. **Haben wir Dein Interesse geweckt? Dann bewirb Dich jetzt online mit Deinen aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen. Wir freuen uns darauf, Dich kennenzulernen** Fragen zu dieser Position beantwortet Dir gerne: Mike Röllig Phone: +49 351 88815-557 Fraunhofer-Institut für Keramische Technologien und Systeme IKTS Kennziffer: 73406 Bewerbungsfrist: