Researcher/ Promotion ML für nachhaltige Elektronik (m/w/d)

Augsburg Ingolstadt Erlangen

Du möchtest wissen, was Dein Auto im Innersten zusammenhält? Moderne Autos enthalten zehntausende Lötstellen in ihren bis zu 150 elektronischen Steuergeräten. Unter widrigsten Einsatzbedingungen sollen die Lötstellen in Autos jahrelang halten und sicherstellen, dass uns z.B. LED-Scheinwerfer oder Sensoren für das autonome Fahren sicher ans Ziel bringen. In unserem aktuellen Forschungsprojekt MaWis-KI kannst Du herausfinden, wie sich Lötstellen während ihrer Lebenszeit verändern. Als Datenquellen stehen Ultraschallmikroskopie, Röntgenbilder, thermomechanische Analysen und FEM-Simulationen zur Verfügung. Du kombinierst diese Daten mit neuesten Methoden des Maschinellen Lernens, um besonders nachhaltige Elektronik für die Fahrzeuge der Zukunft zu entwickeln.

In einem agilen und jungen Forschungsteam widmest Du Dich in Vollzeit diesem spannenden Thema zur Lebensdauerprognose von elektronischen Bauteilen und verfolgst damit auch Dein eigenes Promotionsvorhaben. Dabei unterstützen wir Dich aktiv bei der konkreten Themenfindung und der wissenschaftlichen Umsetzung zusammen mit der Technischen Hochschule Ingolstadt. Mit angewandter Forschung ebnest Du gemeinsam mit den Projektpartnern aus Wissenschaft und Wirtschaft den Weg in die Praxis für zukünftige Technologien aus den Bereichen der Künstliche Intelligenz und des Maschinellen Lernens.

Deine Arbeitsweise kannst Du bei uns individuell gestalten. Wir sind hinsichtlich Tätigkeitsort (Büro oder hybrid) und Arbeitszeitmodellen sehr flexibel. So wie es zu Dir und Deiner Work-Life-Integration am besten passt.

Diese Aufgaben interessieren Dich

Du treibst ein angewandtes Forschungsprojekt gemeinsam mit Partnern aus Wissenschaft und Wirtschaft voran und hilfst, zukünftige Innovationsthemen zu erschließen.
Du arbeitest selbstorganisiert in einem agilen und jungen Forschungsteam und übernimmst Verantwortung.
Du setzt in Abstimmung mit Deinem Team und Deiner betreuenden Hochschule Dein praxisrelevantes Promotionsvorhaben um.
Du veröffentlichst und präsentierst Deine Forschungsergebnisse auf internationalen Konferenzen sowie in einschlägigen Journalen.
Du tauschst Dich gerne mit unseren Entwicklungsteams, KI-Expert*innen und Forschungspartnern aus und ihr findet gemeinsam Lösungen für knifflige Herausforderungen.
Du betreust eigenständig Studierende (z.B. für Abschlussarbeiten).

Das zeichnet Dich aus

Du verfügst über ein abgeschlossenes Master-Studium im MINT-Bereich (z.B. Informatik, Mathematik, Physik, etc.) mit einem guten bis sehr guten Ergebnis.
Du hast fundierte Kenntnisse in der Software-Entwicklung und besitzt ein sehr gutes Verständnis für Machine Learning, Deep Learning, Data Science und KI.
Du hast Spaß und Interesse an neuen Domänen für den Einsatz von Maschinellem Lernen.
Du möchtest Machine-Learning-Algorithmen nicht einfach nur anwenden, sondern in der Tiefe verstehen und weiterentwickeln.
Du hast den Anspruch, Dich stetig weiterzuentwickeln und Deine Expertise auch über XITASO hinaus weiterzugeben.
Du magst offene und ehrliche Kommunikation mit Kolleg*innen und Partnern.
Du gibst konstruktive Kritik und nimmst Feedback an.

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daniela.auger-huggenberger@xitaso.com