Das Team um industrif.ai revolutioniert die Mensch-Maschine-Kooperation in der Produktion technischer Formteile! Ziel ist die Reduktion von Einschwingzeiten, Ausschussraten und des Energieverbrauchs. Unsere Plattform bietet Unternehmen die Möglichkeit, unterschiedlichste Ansätze zur Prozessoptimierung offline oder in Echtzeit zu verwenden, ohne selbst Codezeilen schreiben zu müssen. Industrif.ai setzt auf eine Vielzahl unterschiedlicher Modelle aus dem Bereich des maschinellen Lernens, teils in Kombination mit Expertenwissen über unsere webbbasierte Benutzerschnittstelle. Das Projekt ist Ergebnis langjähriger Forschung des Instituts für Kunststoffverarbeitung im Exzellenzclusterprojekt „Internet of Produktion“.
Deine Herausforderung:
Eine zentrale Herausforderung von industirf.ai besteht in der Umsetzung von Methoden der künstlichen Intelligenz für den industriellen Alltag. Ziel ist die Entwicklung verschiedener Assistenzsysteme in einem komplexen Plattformmodell mit datenbasierten Methoden, um Unternehmen bei der Wertschöpfung zu unterstützen. Beispiele für Anwendungsfälle sind z.B. (1) die Optimierung der Spritzgießprozesseinrichtung mit maschinellen Lernmethoden, (2) die Anomalieerkennung im laufenden Prozess auf Basis von eigens erfasster Prozessdaten oder auch (3) die Optimierung von Bauteilgeometrien über situatives Reinforcement Learning in Simulationsumgebungen.
In unserem ganzheitlichen Ansatz wirst du dabei u. a. mit folgenden Aufgaben konfrontiert:
- Refactoring und resiliente Ausgestaltung des ersten Anwendungsfalls „Optimierung der Spritzgießprozesseinrichtung“
- Entwicklung von Python-basierten Services bzw. Konnektoren zur Maschinenanbindung an eine zentrale Datenerfassung oder Auswertung von Prozessdaten
- Forschung an KI-Ansätzen zur kontinuierlichen Prozessoptimierung auf Basis von Prozess- und Qualitätsdaten zur Anomalieerkennung oder Qualitätsprädiktion
- Mitbetreuung individueller, weltweiter Kundenprojekte, z. B. bei der Entwicklung individueller Anforderungsprofile und Codebasen
- …und vieles mehr
Dein Profil:
- Fortgeschrittene Kenntnisse mit Python, im Speziellen mit Keras, Tensorflow oder PyTorch
- Erfahrung im DataScience Bereich und geübter Umgang mit pandas sowie scikit-learn
- Vorkenntnisse oder Interesse an folgendem TechStack: Angular, Apache Kafka, Redis, MongoDB, MariaDB, Minio, NodeJS, Python, Docker
- Hohes Engagement und Interesse in Bereichen der Digitalisierung in Produktionsstrukturen der Kunststoffverarbeitung
- Selbstständige und teamorientierte Arbeitsweise
- Technologieaffinität, Kreativität und Lernbereitschaft
- Sicherer Umgang mit MS-Office Anwendungen
- Sehr gute Deutsch- und/oder Englisch-Kenntnisse in Wort und Schrift
Unser Angebot:
- Zahlreiche unterschiedliche, herausfordernde Aufgabenstellungen im Bereich Kunststoffindustrie 4.0, Digitalisierung und künstliche Intelligenz
- Meilensteinbasiertes, hybrides Arbeiten mit flexiblen Arbeitszeiten
- Selbstständiges Verfolgen eigener Ideen und Forschungsansätze
- Mitarbeit an industriell hochrelevanten Themen in einer modernen Entwicklungsumgebung
- Ein starkes und aufgeschlossenes Team sowie eine freundliche Arbeitsatmosphäre
- Verfügbarkeit leistungsstarker Computer und Server für die Entwicklung
Ich freue mich auf deine Bewerbung! Im besten Falle sendest du mir Motivationsschreiben, Lebenslauf, Zeugnisse und deinen Notenspiegel in digitaler Form zu.
Ansprechpartner/in:
Yannik Lockner, M. Sc. RWTH
Telefon: +49 241 80-96264
E-Mail: yannik.lockner@ikv.rwth-aachen.de