Anbieter Lehrstuhl und Institut für Oberflächentechnik im Maschinenbau Unser Profil Das Institut für Oberflächtentechnik beschäftigt sich seit Jahren mit der intensiven Forschungs- und Entwicklungsarbeit im Bereich der Füge- und Oberflächentechnik. Dabei kommen die Verfahren Physical Vapour Deposition (PVD), Thermisches Spritzen, Auftragschweißen, Hartlöten und Auftraglöten zum Einsatz.
Charakteristisch für Ihre Arbeit ist die enge Verzahnung von modellbasierter Forschung und experimenteller Validierung. Sie nutzen experimentelle Messdaten aus Zelltests und Analytik, um Modellparameter zu identifizieren, Modelle zu validieren und Alterungsmechanismen physikalisch fundiert zu interpretieren.
Charakteristisch für Ihre Arbeit ist die enge Verzahnung von modellbasierter Forschung und experimenteller Validierung. Sie nutzen experimentelle Messdaten aus Zelltests und Analytik, um Modellparameter zu identifizieren, Modelle zu validieren und Alterungsmechanismen physikalisch fundiert zu interpretieren.
Durch die Anpassung der Oberfläche an eine Anwendung können Ressourcen und Energie eingespart und nachhaltige Produkte erzeugt werden. Das Institut für Oberflächentechnik beschäftigt sich mit der Forschungs- und Entwicklungsarbeit in der Füge- und Oberflächentechnik. Dabei kommen die Verfahren Thermisches Spritzen, Physical Vapor Deposition (PVD), Auftragschweißen, Hartlöten und Auftraglöten zum Einsatz.
Ihr Profil Der Lehrstuhl für Maschinelles Lernen auf Graphen sucht eine*n hochmotivierte*n Student*in mit guten Kenntnissen im maschinellen Lernen und einem ausgeprägten Interesse an der aktiven Weiterentwicklung einer State-of-the-Art Python Bibliothek für die angewandte Forschung im Bereich maschinelles Lernen auf Graphen. Wir erwarten: Gute Programmierkenntnisse in Python Gute Kenntnisse im maschinellen Lernen Erfahrung mit PyTorch Erfahrung mit professioneller Softwareentwicklung (Clean Code Practices und Python Paketverwaltung) Erfahrung mit Objektorientierter Programmierung Gute Englischkenntnisse Aktuelles Studium an einer Hoch- oder Fachhochschule Nice to have: Nachgewiesene Erfolgsbilanz (z.
Ihr Profil Der Lehrstuhl für Maschinelles Lernen auf Graphen sucht eine*n hochmotivierte*n Student*in mit guten Kenntnissen im maschinellen Lernen und einem ausgeprägten Interesse an der aktiven Weiterentwicklung einer State-of-the-Art Python Bibliothek für die angewandte Forschung im Bereich maschinelles Lernen auf Graphen. Wir erwarten: Gute Programmierkenntnisse in Python Gute Kenntnisse im maschinellen Lernen Erfahrung mit PyTorch Erfahrung mit professioneller Softwareentwicklung (Clean Code Practices und Python Paketverwaltung) Erfahrung mit Objektorientierter Programmierung Gute Englischkenntnisse Aktuelles Studium an einer Hoch- oder Fachhochschule Nice to have: Nachgewiesene Erfolgsbilanz (z.
Durch die Anpassung der Oberfläche an eine Anwendung können Ressourcen und Energie eingespart und nachhaltige Produkte erzeugt werden. Das Institut für Oberflächentechnik beschäftigt sich mit der Forschungs- und Entwicklungsarbeit in der Füge- und Oberflächentechnik. Dabei kommen die Verfahren Thermisches Spritzen, Physical Vapor Deposition (PVD), Auftragschweißen, Hartlöten und Auftraglöten zum Einsatz.
Ihr Profil Der Lehrstuhl für Maschinelles Lernen auf Graphen sucht eine/n hochmotivierte/n Student/in mit fundierten Kenntnissen im maschinellen Lernen und einem ausgeprägten Interesse eine State-of-the-Art Python Bibliothek für angewandte Forschung im Bereich maschinelles Lernen auf Graphen aktiv weiterzuentwickeln. Wir erwarten: Exzellente Programmierkenntnisse in Python Fundierte Kenntnisse im maschinellen Lernen Erfahrung mit PyTorch Erfahrung mit professioneller Softwareentwicklung (Clean Code Practices und Python Paketverwaltung) Erfahrung mit Objektorientierter Programmierung Gute Englischkenntnisse Bachelorabschluss und Immatrikulation im konsekutiven Studiengang Nice to have: Nachgewiesene Erfolgsbilanz (z.
Ihr Profil Der Lehrstuhl für Maschinelles Lernen auf Graphen sucht eine/n hochmotivierte/n Student/in mit fundierten Kenntnissen im maschinellen Lernen und einem ausgeprägten Interesse eine State-of-the-Art Python Bibliothek für angewandte Forschung im Bereich maschinelles Lernen auf Graphen aktiv weiterzuentwickeln. Wir erwarten: Exzellente Programmierkenntnisse in Python Fundierte Kenntnisse im maschinellen Lernen Erfahrung mit PyTorch Erfahrung mit professioneller Softwareentwicklung (Clean Code Practices und Python Paketverwaltung) Erfahrung mit Objektorientierter Programmierung Gute Englischkenntnisse Bachelorabschluss und Immatrikulation im konsekutiven Studiengang Nice to have: Nachgewiesene Erfolgsbilanz (z.