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Wissenschaftliche Mitarbeiterin / Wissenschaftlicher Mitarbeiter (m/w/d) Fakultät für Maschinenbau und Bauingenieurwesen, Professur für Strömungsmechanik
Mitarbeit an einem zukunftsrelevanten innovativen Forschungsthema auf der Basis von state-of-the-art-Techniken Grundlagen- und anwendungsnahe FSI-Untersuchungen zur synchronen Bestimmung des Strömungsfeldes und der Verformung flexibler Strukturen unter Windböenlast unter Einsatz modernster optischer Messverfahren (High-Speed-PIV, LDA, DIC) Datenanalyse der umfangreichen Messdaten (Big Data) mittels künstlicher Intelligenz, insbesondere Machine-Learning-Methoden Mitwirkung in der Lehre im Umfang von grundsätzlich 3,0 Trimesterwochenstunden Möglichkeit zur wissenschaftlichen Weiterqualifikation (z. B. Promotion oder Habilitation) Erledigung von Verwaltungsarbeiten allgemeiner Art sowie akademische Tätigkeiten in der akademischen Selbstverwaltung Qualifikationserfordernisse: Ein mit sehr gutem Erfolg abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium [Diplom (univ.) oder Master] in einem ingenieurwissenschaftlichen Studiengang der Fachrichtung Maschinenbau, Computational Engineering, Luft- und Raumfahrt oder Physik, vorzugsweise mit grundlegender Ausbildung in der Strömungsmechanik Kenntnisse zu strömungsmechanischen und mechanischen Messtechniken Darüber hinaus erwünscht: Ausgeprägtes Interesse und Spaß am wissenschaftlichen Arbeiten Hohe Analysefähigkeit, Eigeninitiative, Teamfähigkeit und eine verantwortungsvolle Arbeitsweise Interesse an der Anfertigung von wissenschaftlichen Veröffentlichungen in Journalen und Beiträgen für Konferenzen Gute Softwarekenntnisse (z.B.Partner-Anzeige02.06.202422043 HamburgWissenschaft -
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Data Scientist in Telematik (w/m/d)
Darauf kannst du dich freuen Forschung und Entwicklung zur Risikoeinschätzung mit Telematik-Fahrdaten unter Verwendung von Data-Science-Methoden Konzeption und Entwicklung von komplexen Softwarelösungen auf Basis von Machine-Learning-Algorithmen Fachliche Begleitung der Produktivsetzung von Machine-Learning-Modellen Ad-hoc-Analysen aus dem laufenden Betrieb Teamarbeit in einem motivierten und agil arbeitenden Team sowie übergreifende Zusammenarbeit mit angrenzenden Fachabteilungen Das bringst du mit Sehr guter Studienabschluss in Informatik, Physik, Mathematik oder einer vergleichbaren Fachrichtung, gerne auch mit Promotion Eigenverantwortliche und wissenschaftliche Arbeitsweise mit Kreativität und Engagement Erfahrung im Umgang mit modernen Machine-Learning-Verfahren und relevanten Libraries in Python (Scikit-learn, PyTorch …) Erfahrung in Konzeption und Entwicklung von Big-Data-Anwendungen Verständnis der Prinzipien von Softwareframeworks für verteilte skalierbare Systeme und Cloud-Computing sind von Vorteil Kommunikationsstärke, mathematisch-technisches Verständnis und zielgerichtete und ergebnisorientierte Arbeitsweise Freude im Umgang mit physikalisch-technischen Daten Das bieten wir dir Flexibles Arbeiten: Im Rahmen unseres hybriden Arbeitskonzeptes kannst du von zu Hause, unterwegs oder am Hauptsitz in Coburg arbeiten.02.06.202496450 CoburgWissenschaft -
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Telematics Data Scientist (m/w/d)
Darauf kannst du dich freuen Forschung und Entwicklung zur Risikoeinschätzung mit Telematik-Fahrdaten unter Verwendung von Data-Science-Methoden Konzeption und Entwicklung von komplexen Softwarelösungen auf Basis von Machine-Learning-Algorithmen Fachliche Begleitung der Produktivsetzung von Machine-Learning-Modellen Ad-hoc-Analysen aus dem laufenden Betrieb Teamarbeit in einem motivierten und agil arbeitenden Team sowie übergreifende Zusammenarbeit mit angrenzenden Fachabteilungen Das bringst du mit Sehr guter Studienabschluss in Informatik, Physik, Mathematik oder einer vergleichbaren Fachrichtung, gerne auch mit Promotion Eigenverantwortliche und wissenschaftliche Arbeitsweise mit Kreativität und Engagement Erfahrung im Umgang mit modernen Machine-Learning-Verfahren und relevanten Libraries in Python (Scikit-learn, PyTorch …) Erfahrung in Konzeption und Entwicklung von Big-Data-Anwendungen Verständnis der Prinzipien von Softwareframeworks für verteilte skalierbare Systeme und Cloud-Computing sind von Vorteil Kommunikationsstärke, mathematisch-technisches Verständnis und zielgerichtete und ergebnisorientierte Arbeitsweise Freude im Umgang mit physikalisch-technischen Daten Das bieten wir dir Flexibles Arbeiten: Im Rahmen unseres hybriden Arbeitskonzeptes kannst du von zu Hause, unterwegs oder am Hauptsitz in Coburg arbeiten.02.06.202496450 CoburgWissenschaft
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