Studentische Hilfskraft (w/m/d) – KI-gestützte Datenanalyse zur automatisierte Entwicklung von Hochleistungsschichten

Die Oberflächentechnik und Fügetechnik sind Schlüsseltechnologien für die großen Herausforderungen unserer Zeit. Umweltschutz, Ressourcenschonung und Sicherheit sind treibende Kräfte für die Forschungsaufgaben am IOT. Um die Energiewende, neue Mobilitätskonzepte und den Klimaschutz zu meistern, werden gut ausgebildete Fachkräfte benötigt. Studierenden und wissenschaftlichen Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern bieten wir einen qualifizierten Berufseinstieg in die Oberflächen- und Löttechnik. Für experimentelle Arbeiten stehen hochmoderne Anlagen und Analysegeräte zur Verfügung. Unsere engen Kontakte zu bestehenden und ehemaligen Projektpartnern bieten gute Möglichkeiten zur individuellen Netzwerkbildung in Industrie und Forschung.  

Die F&E‑Gruppe PVD‑Technologie (Bauteile) erforscht und appliziert PVD‑Dünnschichten für vielfältige Anwendungen und entwickelt funktionsgerechte Schichtsysteme für unterschiedliche mechanische, tribologische und thermische Belastungen. Parallel dazu treibt die Gruppe die Modernisierung ihrer Prozess- und Dateninfrastruktur voran. PVD‑Anlagen und Peripherie sollen stärker automatisiert und über geeignete Sensorik geregelt werden, um reproduzierbare Ergebnisse und effiziente Prozessfenster zu erreichen. Ein weiterer Schwerpunkt ist der Aufbau KI‑gestützter Digitaler Zwillinge, die reale Prozessdaten mit Modellen verknüpfen und damit die Prozessentwicklung und -optimierung beschleunigen. Dafür wird auch die bestehende PVD‑Datenbank modernisiert und zu einer strukturierten Datenbasis für Prozess-, Anlagen- und Schichtdaten erweitert, sodass qualitätsgesicherte Trainingsdaten für datengetriebene Methoden verfügbar sind. Die Arbeiten erfolgen in öffentlich geförderten Projekten sowie in enger Zusammenarbeit mit der Industrie. Für die Beschichtungsentwicklung stehen u. a. Magnetron‑Sputter‑Ion‑Plating (MSIP), Arc‑Ion‑Plating (AIP) und High‑Speed (HS)‑PVD in verschiedenen Anlagenkonfigurationen zur Verfügung.

Du studierst an einer Hoch- oder Fachhochschule und hast Interesse oder idealerweise bereits Vorkenntnisse in einem oder mehreren der folgenden Bereiche:

• Informatik & Softwareentwicklung
• Automatisierungstechnik
• Data Science & Machine Learning 
• Datenbanken & Datenmanagement
• Maschinenbau, Werkstofftechnik, Oberflächentechnik oder Tribologie als Anwendungsfeld

Du zeigst:

• Ein hohes Maß an Selbstständigkeit und Motivation
• Eine sorgfältige, strukturierte und dokumentationsstarke Arbeitsweise
• Interesse an datengetriebener Prozessentwicklung, Anlagenautomatisierung und Digitalen Zwillingen
• Sehr gute Sprachkenntnisse in Deutsch und/oder Englisch

Für die Unterstützung in unserem Forschungsvorhaben suchen wir ab sofort eine studentische Hilfskraft. Du solltest eine hohe Motivation und Interesse an einer längerfristigen Beschäftigung am IOT mitbringen. Die folgenden Aufgaben werden den Schwerpunkt deiner Beschäftigung darstellen:

• Unterstützung bei der Automatisierung von PVD‑Anlagen und Peripherie
• Unterstützung bei der Konzeption, Implementierung und Pflege von Tools zur Prozessdatenerfassung, Datenbereinigung und Datenaufbereitung
• Mitwirkung beim Aufbau eines Digitalen Zwillings für PVD‑Prozesse inkl. KI‑gestützter Modelle
• Modernisierung der PVD‑Datenbank zur strukturierten Ablage von Prozess-, Anlagen- und Schichtdaten sowie Bereitstellung von Trainingsdaten
• Auswertung und Visualisierung aufgezeichneter Daten sowie Unterstützung bei der Ergebnisdokumentation
• Einbindung in das laufende Forschungsprojekt und Zusammenarbeit mit dem experimentellen Team

Die Einstellung erfolgt als Studentische Hilfskraft.
Die Stelle ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt zu besetzen und befristet auf 1 Jahr.
Eine Weiterbeschäftigung von mindestens 1 Jahr wird angestrebt.
Es handelt sich um eine Teilzeitstelle.
Die regelmäßige Wochenarbeitszeit beträgt mindestens 12 Stunden.
Die Eingruppierung richtet sich nach der Richtlinie für studentische und wissenschaftliche Hilfskräfte.
Die Stelle ist bewertet mit 15,20 € pro Stunde.

Die RWTH ist als familiengerechte Hochschule zertifiziert.
Die RWTH bietet im Rahmen eines Universitären Gesundheitsmanagements eine Vielzahl von Gesundheits-, Beratungs- und Präventionsangeboten (z. B. Hochschulsport) an. Für Tarifbeschäftigte und Beamtinnen und Beamte besteht ein umfangreiches Weiterbildungsangebot und die Möglichkeit, ein Jobticket zu erwerben.
Die Stellenausschreibung richtet sich an alle Geschlechter.
Wir wollen an der RWTH Aachen University besonders die Karrieren von Frauen fördern und freuen uns daher über Bewerberinnen.
Frauen werden bei gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt berücksichtigt, sofern sie in der Organisationseinheit unterrepräsentiert sind und sofern nicht in der Person eines Mitbewerbers liegende Gründe überwiegen.
Bewerbungen geeigneter schwerbehinderter Menschen sind ausdrücklich erwünscht.
Im Sinne der Gleichbehandlung bitten wir Sie, auf ein Bewerbungsfoto zu verzichten.
Unter https://www.rwth-aachen.de/bewerbung/dsgvo-information finden Sie Informationen zur Erhebung personenbezogener Daten nach den Artikeln 13 und 14 der Datenschutz-Grundverordnung (DS-GVO).