Werkstudent*in Datenpipeline und Machine-Learning in Microsoft-Azurebaito Pro Job
Werkstudent*in - Datenpipeline und Machine-Learning in Microsoft-Azure
Die Fraunhofer-Gesellschaft (www.fraunhofer.de) betreibt in Deutschland derzeit 76 Institute und Forschungseinrichtungen und ist eine der führenden Organisationen für anwendungsorientierte Forschung. Rund 32 000 Mitarbeitende erarbeiten das jährliche Forschungsvolumen von 3,4 Milliarden Euro.
Am Standort Erlangen gestalten über 400 Mitarbeitende des Fraunhofer-Instituts für Integrierte Systeme und Bauelementetechnologie IISB anwendungsbezogene Forschung und Entwicklung zu innovativen Themen der Halbleitertechnologie und Leistungselektronik.
Unsere Gruppe »Data Analytics« ist involviert in zahlreiche Projekte zur Entwicklung von Machine Learning Verfahren für die datenbasierte Fertigungsoptimierung und die intelligente Leistungselektronik.
Du bist Student*in und auf der Suche nach einer spannenden Tätigkeit, bei der Du Forschung hautnah erlebst? Dann komm in unser Team! Wir suchen ab sofort eine wissenschaftliche Hilfskraft (m/w/d), die uns bei der Datenübertragung über Microsoft Azure und nach Möglichkeit bei der Lebensdauervorhersage von elektronischen Bauelementen unterstützt.
Was Du bei uns tust
- Realisierung einer Pipeline zum Austausch vertraulicher Daten zwischen Projektpartnern mittels Microsoft Azure
- Anbindung eines Datenspeichers und einer Machine Learning-Trainingsumgebung an die Pipeline
- Perspektivisch ist die Unterstützung bei der Lebensdauervorhersage von elektronischen Bauelementen angedacht
Was Du mitbringst
- Du bist immatrikulierte Student*in im Bereich Leistungselektronik, Elektrotechnik, Informatik oder einem verwandten Studiengang.
- Du konntest bereits erste Erfahrung im Umgang mit Microsoft Azure sammeln und idealerweise im Bereich des maschinellen Lernens.
- Du hast gute Deutsch- oder Englischkenntnisse
- Du hast Lust auf spannende Tätigkeiten bei einem Forschungsinstitut
Was Du erwarten kannst
- Spannende Einblicke in verschiedene Bereiche der angewandten, industrienahen Forschung im Bereich der Datenanalyse und des Machine Learnings
- Spitzenforschung dank technischer Spitzenausstattung
- Praxisnähe durch interessante und abwechslungsreiche Projektarbeit in innovativen und dynamischen Teams
- Persönliche Entwicklungsmöglichkeiten
- Gute Karrierereferenz als Sprungbrett in verschiedene Karriererichtungen (Universitäten, Industrie, andere Forschungseinrichtungen, etc.)
- Flexibilität in der Arbeitszeitgestaltung und damit optimale Vereinbarkeit von Studium und Praxis
- Campusnähe
Die Stelle ist zunächst auf ein Jahr befristet. Deine wöchentliche Arbeitszeit wird nach Absprache vereinbart. Die Arbeitstage kannst Du flexibel festlegen.
Wir wertschätzen und fördern die Vielfalt der Kompetenzen unserer Mitarbeitenden und begrüßen daher alle Bewerbungen – unabhängig von Alter, Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung sowie sexueller Orientierung und Identität. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt.
Anstellung, Vergütung und Sozialleistungen basieren auf dem Tarifvertrag für den öffentlichen Dienst (TVöD). Zusätzlich kann Fraunhofer leistungs- und erfolgsabhängige variable Vergütungsbestandteile gewähren.
Mit ihrer Fokussierung auf zukunftsrelevante Schlüsseltechnologien sowie auf die Verwertung der Ergebnisse in Wirtschaft und Industrie spielt die Fraunhofer-Gesellschaft eine zentrale Rolle im Innovationsprozess. Als Wegweiser und Impulsgeber für innovative Entwicklungen und wissenschaftliche Exzellenz wirkt sie mit an der Gestaltung unserer Gesellschaft und unserer Zukunft.
Haben wir Dein Interesse geweckt? Dann bewirb Dich jetzt online mit Deinen aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen. Wir freuen uns darauf, Dich kennenzulernen!
Lena Köhler
Telefon +49 9131 761-475
le**.*******er@****.fraunhofer.de
Nadja Ingarsia
Telefon +49 9131 761-251
na***.********ia@****.fraunhofer.de
Fraunhofer-Institut für Integrierte Systeme und Bauelementetechnologie IISB
www.iisb.fraunhofer.de
Kennziffer: 76536
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