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.

Am Fraunhofer IWM betreiben 330 Mitarbeitende Forschung an Werkstoffen und Bauteilen mit dem Ziel, diese besser zu verstehen, zu entwickeln, zu verarbeiten und einzusetzen. In unseren Projekten schlagen wir die Brücke zwischen den Eigenschaften von Werkstoffen und der Langlebigkeit, der Sicherheit und der Funktion technischer Systeme.

Wir zeigen Wege und Lösungen auf für mehr Energieeffizienz und Nachhaltigkeit. Denn Werkstoffe sind erfolgsentscheidend für Klimaneutralität, für den schonenden Umgang mit den begrenzten Ressourcen auf unserem Planeten und für den nachhaltigen Umbau unserer Wirtschaft.

Was Du bei uns tust

Unser Team »Ermüdungsverhalten von Randschichten« bearbeitet spannende Aufgaben rund um die ML-basierte Festigkeitsbewertung von Schweißnähten anhand von 3D-Oberflächenscans.

Abwechslungsreiche Aufgaben warten auf Dich

  • Als Teil unseres Teams verantwortest Du die Aufbereitung und ggf. Erzeugung von Daten aus 3D-Oberflächenscans sowie Finite Elemente (FE) Simulationen zur Bestimmung der Spannungskonzentration bzw. Kerbformzahl.
  • Zur Validierung wählst Du eigenständig eine geeignete Architektur eines künstlichen neuronalen Netzes aus und vergleichst die gewonnenen Ergebnisse mit bereits bestehenden analytischen Lösungssystemen.
  • Die Bewertung und Dokumentation der gewonnen Arbeitsergebnissen als Beitrag zu Forschungsprojekten innerhalb des Instituts runden Deinen Aufgabenbereich ab.

Was Du mitbringst

Dein fachlicher Hintergrund

  • Du absolvierst aktuell Dein Studium in einer natur- oder ingenieurwissenschaftlichen Fachrichtung und hast Interesse daran, Dich während Deines Studiums in einem etablierten Forschungsinstitut mit Werkstoffwissenschaften auseinander zu setzen.
  • Während Deines Studiums hattest Du bereits erste Berührungspunkte im Bereich der Programmierung, insbesondere mit Python.

Qualifikationen die Dein Profil ergänzen

  • Durch Deine ausgeprägte Problemlösefähigkeit suchst Du auch für komplexe Fragestellungen eigenständig Lösungswege und setzt Dich kritisch mit den vorliegenden Sachverhalten auseinander.
  • Außerdem konntest Du idealerweise in der Vergangenheit bereits Erfahrung im Bereich der datengetriebenen Methoden sammeln.
  • Deine Kommunikationsstärke und Teamfähigkeit runden Dein Profil ab und öffnen Dir die Türen zur Arbeit in unserem Institut.

Was Du erwarten kannst

Immer was Neues

Arbeiten am Fraunhofer IWM bedeutet, in einem etablierten Forschungsinstitut an innovativen Themen zu forschen. Dank unserer flachen Hierarchien und offenen Arbeitskultur stehen dir jederzeit die passende Unterstützung zur Verfügung.

Das bieten wir Dir

Durch flexible Arbeitszeiten und mobiles Arbeiten setzen wir uns dafür ein, dass Du Freizeit und Arbeit unter den sprichwörtlichen Hut bekommst. In familiären Notfällen bieten wir Notbetreuung an und ermöglichen es dir, Deine Kinder bei Bedarf in unser Eltern-Kind-Büro mitzubringen, um flexibel auf unvorhergesehene Situationen oder Betreuungsengpässe zu reagieren. Darüber hinaus kannst Du aus einer breiten Palette an Mitarbeitenden-Rabatten für Veranstaltungen, Möbel, Kleidung und vieles mehr profitieren.

Diese Kultur erwartet Dich

Unsere offene Institutskultur zielt darauf ab, dass sich jeder bei uns willkommen und wohl fühlt. Dieses Ziel verfolgen wir beispielsweise durch verschiedene Freizeitgruppen und unsere Vernetzungsveranstaltung im Rahmen des Onboardings.
Komm auch Du zu uns und überzeuge Dich selbst!

Bewirb Dich online und gestalte mit uns gemeinsam die Zukunft des Fraunhofer IWM!

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.

Einblicke von unseren Mitgliedern
Joanne
JoanneTechnische Universität MünchenProject Management and Science Communication 2024
Joanne erzählt uns von ihren Erfahrungen mit Bright Network und gibt Tipps zum Thema Berufseinstieg.
Read Joannes story
Joanne, Technische Universität München Project Management and Science Communication 2024
Theresa
TheresaUniversität PassauResearch Assistant IPMT 2022
Wir haben uns mit Theresa, einem unserer Mitglieder, zusammengesetzt, um über ihre Karriere und ihre Erfahrungen mit Bright Network zu reden. Hier findest du unser Interview mit ihr.
Read Theresas story
Theresa, Universität Passau Research Assistant IPMT 2022