How do I apply for the Studentische Hilfskraft (w/m/d) – Im Themenfeld Virtual Measurement position at RWTH Aachen University and track my application?

We provide a direct link to the official application portal. You can apply directly here . Additionally, you can easily track this and other applications by clicking the bookmark icon to save it to your YGI Kanban board .

Is the internship at RWTH Aachen University paid and what compensation can candidates expect?

Yes, this is a paid internship opportunity. Exact compensation details are typically finalized during the company interview process.

What are the working arrangements and expected duration for the Studentische Hilfskraft (w/m/d) – Im Themenfeld Virtual Measurement role?

This position is a part-time, structured as a not disclosed role, with an expected duration of 12 months.

What educational background or degree level is required for the Studentische Hilfskraft (w/m/d) – Im Themenfeld Virtual Measurement at RWTH Aachen University?

Candidates are generally expected to be holding or pursuing the following degree levels: Bachelor, Master.

Does RWTH Aachen University provide visa sponsorship or assistance for international applicants?

Regarding visa assistance and sponsorship for this role, the official status is currently listed as: Not disclosed.

Studentische Hilfskraft (w/m/d) – Im Themenfeld Virtual Measurement

RWTH Aachen University

Found 3 weeks ago

Location

Aachen, Germany

Duration (Months)

12 Months

Time

Part-time

Work Mode

Not disclosed

Salary

14,50 € pro Stunde

Visa Help

Not disclosed

Last Verified

3 weeks ago

Education

Bachelor
Master

Skills & Qualifications

Technical Skills

Data Science
Data Engineering
Statistik
maschinelles Lernen
Datenmodellierung
Datenpipelines
Cloud Computing
Datenverarbeitungs-Frameworks
modernen ML-Techniken
Programmierung
Python
PyTorch
KI-Methoden
Large Foundation Models
Unsicherheitsquantifizierung
Produktionstechnik
Sensordaten
Batteriezellenfertigung

Soft Skills

Neugierde
Ausgeprägte analytische Denkweise
Problemlösungsfähigkeiten
Fähigkeit, komplexe Probleme in strukturierte Schritte zu zerlegen
Fähigkeit, in multidisziplinären Teams zusammenzuarbeiten
klar mit Kollegen mit technischem und nicht-technischem Hintergrund zu kommunizieren

Job Description

Zur Unterstützung aktueller Forschungs- und Industrieprojekte suchen wir engagierte studentische Mitarbeiter*innen, die unser Team bei der Entwicklung und Anwendung von KI-Methoden in der Produktionstechnik unterstützen möchten. Deine Perspektiven: * Mitarbeit an aktuellen Forschungsthemen im Bereich KI, insbesondere Large Foundation Models und Unsicherheitsquantifizierung * Anwendung von KI-Methoden zur Analyse von Produktions- und Sensordaten, z.B. in der Batteriezellenfertigung * Eigenständige Bearbeitung von Teilprojekten in Forschungs- und Industrieprojekten mit direktem Kontakt zu führenden Industriepartnern * Intensive Betreuung und zügige Einarbeitung * Flexible Arbeitszeiten (z. B. Rücksicht auf Klausuren) * Möglichkeit zur Anfertigung einer Abschlussarbeit

Requirements

Fortgeschrittenes Studium mit Studienschwerpunkt in den Bereichen Wirtschaftsingenieurwesen, Maschinenbau, Informatik oder Vergleichbares
Interesse an Data Science und Data Engineering, mit grundlegenden Kenntnissen in Themen wie Statistik, maschinelles Lernen, Datenmodellierung und Datenpipelines
Neugierde, neue Tools und Technologien in Bereichen wie Cloud Computing, Datenverarbeitungs-Frameworks und modernen ML-Techniken zu erlernen
Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
Grundlegende Kenntnisse in Programmierung und maschinellem Lernen (z. B. Python und PyTorch)
Ausgeprägte analytische Denkweise und Problemlösungsfähigkeiten, mit der Fähigkeit, komplexe Probleme in strukturierte Schritte zu zerlegen
Fähigkeit, in multidisziplinären Teams zusammenzuarbeiten und klar mit Kollegen mit technischem und nicht-technischem Hintergrund zu kommunizieren

AI & Machine Learning

AI Research

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Deutsch
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Studentische Hilfskraft (w/m/d) – Im Themenfeld Virtual Measurement

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