Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in KI-basiertes Prozessmonitoring Aachen 2023

Wir vom ANTS sind innerhalb der Fakultät für Georessourcen und Materialtechnik in der Fachgruppe Rohstoff- und Entsorgungstechnik angesiedelt. Unser Ziel ist es, essenzielle Beiträge zur Entwicklung eines zirkulären und nachhaltigen Rohstoffmanagements zu entwickeln, um auch zukünftigen Generationen eine lebenswerte Umwelt zu hinterlassen.

Anforderungen 

• Abgeschlossenes Hochschulstudium (Master oder vergleichbar) in den Bereichen Informatik, Data Science, Machine Learning/Künstliche Intelligenz, Automatisierungstechnik oder vergleichbarer naturwissenschaftlich-technischer Disziplinen.
• Vertrauter Umgang mit einer gängigen Programmiersprache (bspw. Python, C++, C, Java).
• Kenntnisse im Bereich Bildverarbeitung/Computer Vision (bspw. scikit-image, opencv), Machine Learning (insb. Supervised Learning, bspw. mittels scikit-learn, TensorFlow/Keras, PyTorch), oder Data Science (bspw. pandas, numpy, scipy) sind von Vorteil aber nicht erforderlich.
• Ausgeprägte Fähigkeiten in den Bereichen Kommunikation, Teamwork, inter- und transdisziplinäre Arbeit und Wissensintegration.
• Selbstständige, strukturierte und analytische Arbeitsweise.
• Sehr gute Englischkenntnisse und gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift.
• Begeisterung für die Themen Recycling, Nachhaltigkeit und Kreislaufwirtschaft.
• Flexibilität sowie Reisebereitschaft (bspw. Besuche von nationalen und internationalen Konferenzen, Projekttreffen, Messkampagnen; jeweils < 1 Woche).
• Fähigkeit und starkes Interesse am wissenschaftlichen Arbeiten und Publizieren (Teilnahme an nationalen und internationalen Fachkonferenzen und Publizieren in peer-reviewten Fachzeitschriften).

Ihre Aufgaben

• Auslegung und Inbetriebnahme für ein Konzept von verschiedenen Sensoren (bspw. 3D Lasertriangulation, NIR) für ein KI-basiertes Monitoring von Post-Consumer Kunststoffverpackungen im Technikumsmaßstab.
• Implementierung von ML/DL-Modellen mit den gewonnen Sensordaten für ein valides automatisiertes Qualitätsmonitoring.
• Prozessoptimierung bei großtechnischen Versuchskampagnen zur Quantifizierung und Vorhersage des Energieverbrauchs sensorbasierter Sortiersysteme.
• Implementierung von Regelungskonzepten von Vorkonditionierungsaggregaten in der Aufbereitung von Post-Consumer Kunststoffverpackungen.
• Vorstellung der Forschungsergebnisse auf nationalen und internationalen Fachkonferenzen und Publizieren in peer-reviewten Fachzeitschriften.
• Betreuung von studentischen Abschlussarbeiten (Studien-, Projekt-, Bachelor- und Masterarbeiten).
• Mitgestaltung der Lehrveranstaltung „Sensortechnik in der Rohstoffwirtschaft“ (Durchführung von Vortragsübungen vor ca. 20-40 Studierenden).
• Unterstützung bei der Gestaltung, Organisation und Durchführung der „Sensor-based Sorting & Control“ Konferenz in Aachen (internationale Fachkonferenz mit ca. 150 Teilnehmenden aus mehr als 20 Ländern; www.sbsc.rwth-aachen.de)
• Unterstützung bei der Akquise und Bearbeitung internationaler und nationaler Forschungsprojekte (bspw. BMBF, BMWK, EU) und Auftragsforschungen.

Unser Angebot

• Die Einstellung erfolgt im Beschäftigtenverhältnis.
• Die Stelle ist zum 18.09.2023 zu besetzen und befristet auf vier Jahre.
• Die befristete Beschäftigung erfolgt im Rahmen der Befristungsmöglichkeiten des Wissenschaftszeitvertragsgesetzes.
• Es handelt sich um eine Vollzeitstelle.
• Eine Promotionsmöglichkeit besteht.
• Die Eingruppierung richtet sich nach dem TV-L.
• Die Stelle ist bewertet mit EG 13 TV-L.