Was darf bei keinem Smartphone fehlen? ​Genau, der Mikrochip – das Herzstück eines jeden elektronisch gesteuerten Systems. Rund 80 Prozent aller Mikrochips weltweit werden mit ZEISS Technologien gefertigt. ZEISS ist Technologieführer im Bereich Halbleiterfertigungs-Equipment. Mit hochpräzisen Lithographie-Optiken, Photomasken-Systemen und Lösungen für die Prozesskontrolle ermöglicht ZEISS die Herstellung von immer kleineren, leistungsfähigeren und energieeffizienteren Mikrochips – und prägt so mit seinen Innovationen das Zeitalter der Mikro- und Nanoelektronik entscheidend mit.

Zur Herstellung leistungsfähiger Halbleiter-Chips mittels Photolithographie entwickeln wir die weltweit modernsten Projektions- und Beleuchtungssysteme. Um diese effizient fertigen zu können, befasst sich das Team Qualification & Storage Equipment mit der Entwicklung von Systemqualifizierungsmaschinen und Lagersystemen unter Schutzgasatmosphäre. Zudem verantwortet und koordiniert das Team den Entwicklungsprozess der Prozessmaschinen und ist Know-How-Träger von Regelungstechnik sowie Machine Learning Algorithmen in der Abteilung.

Ihre Rolle

  • Verantwortung und Umsetzung der Entwicklung von neuen oder bestehenden Prozess- und Integrationsanlagen
  • Entwurf, Entwicklung und Implementierung von Regelungssystemen für Maschinen und Anlagen
  • Entwicklung von Machine Learning Algorithmen zur Verbesserung der Regelungssysteme und zur Vorhersage von Systemverhalten
  • Integration von Regelungstechnik und Machine Learning Anwendungen in bestehende Produkte und Anlagen
  • Durchführung von Tests, Analysen und Bewertungen von Regelungssystemen sowie Machine Learning Algorithmen
  • Durchführung und Koordination von Entwicklungen und Inbetriebnahmen mit externen Entwicklungspartnern und Lieferanten

Ihr Profil

  • ​erfolgreich abgeschlossenes Studium im Bereich Naturwissenschaften, Maschinenbau, Mechatronik oder einer vergleichbaren Studienrichtung
  • umfangreiches Verständnis verschiedener Machine Learning Typen und deren Anwendungsfeldern
  • Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python, Matlab und C++ Kenntnisse in der Signalverarbeitung sowie der Regelungstechnik
  • Erfahrung in der Durchführung von Tests und Analysen von technischen Systemen
  • Fähigkeit, komplexe technische Probleme zu lösen und innovative Lösungen zu entwickeln sowie gute Kommunikations- und Teamfähigkeit
  • Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
Einblicke von unseren Mitgliedern
Joanne
Joanne Technische Universität München Project Management and Science Communication 2024
Joanne erzählt uns von ihren Erfahrungen mit Bright Network und gibt Tipps zum Thema Berufseinstieg.
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Joanne, Technische Universität München Project Management and Science Communication 2024
Theresa
Theresa Universität Passau Research 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.
Lies Theresas Geschichte
Theresa, Universität Passau Research Assistant IPMT 2022