Studentischer Mitarbeiter (w/m/d) - KI Forschung (Teilzeit)
Graz, Styria, Austria
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Anton Paar
Anton Paar produces high-quality measuring and analysis instruments for research and industry.Unternehmensbeschreibung
Anton Paar entwickelt, produziert und vertreibt hochprÀzise Messinstrumente sowie Automations- und Robotiklösungen weltweit. Innovation gepaart mit handwerklicher PrÀzision und echter Forscherleidenschaft sind das Fundament unseres Erfolgs und Basis unserer Arbeit.
Wir suchen einen motivierten studentischen Mitarbeiterin (w/m/d) zur UnterstĂŒtzung unseres Entwicklungsteams bei der Integration von KI-Features und zur Mitwirkung an der Entwicklung hochprĂ€ziser AnalysegerĂ€te.
Stellenbeschreibung
- Analyse von Messdaten, dargestellt als X-Y-Diagramme, die von hochprÀzisen AnalysegerÀten erzeugt wurden
- Identifikation materialspezifischer Muster in den Diagrammen anhand von Form, Position, FlÀche und Ausdehnung charakteristischer Linien
- Bewertung expertenbasierter Interpretationen von Materialmustern und Ableitung einer Entscheidungsgrundlage fĂŒr die geeignetste KI-Methode
- Untersuchung der Grenzen rein regelbasierter oder automatisierter Analysen, bedingt durch Rauschen, SteigungsÀnderungen und nicht-ideale Datenmerkmale
- Entwicklung KI-gestĂŒtzter Werkzeuge zur Mustererkennung in Messergebnissen zur Nachbildung der Expertenbewertung
- Konzeption und Training von Machine-Learning-Modellen zur Erkennung und Klassifikation bekannter materialspezifischer Signalmuster
- Implementierung von Anomalieerkennungsverfahren, um nicht-echte Signalartefakte von echten Messdaten zu unterscheiden und herauszufiltern
- Beitrag zur Entwicklung eines robusten, intelligenten Systems fĂŒr die automatisierte, expertenĂ€hnliche Interpretation experimenteller Ergebnisse
Qualifikationen
- Laufendes Studium der Informatik, Data Science, Physik, Elektrotechnik oder eines verwandten technischen Studiengangs
- Fundiertes VerstÀndnis von KI-Methoden und -Konzepten, insbesondere in den Bereichen Mustererkennung und Klassifikation
- Erfahrung mit Python und gĂ€ngigen Machine-Learning-Frameworks (z.âŻB. TensorFlow, PyTorch, scikit-learn)
- Grundkenntnisse in Signalverarbeitung und im Umgang mit experimentellen Daten
- Sehr gute Englischkenntnisse, Deutschkenntnisse von Vorteil
- Analytisches Denkvermögen und die FÀhigkeit, Expertenentscheidungen in algorithmische Modelle zu abstrahieren
- Interesse an der Arbeit an der Schnittstelle von experimenteller Physik, Data Science und KĂŒnstlicher Intelligenz
- SelbststÀndige, strukturierte und zuverlÀssige Arbeitsweise
ZusÀtzliche Informationen
- Einen sicheren und langfristigen Arbeitsplatz in unserem expandierenden, international agierenden Hightech-Unternehmen
- Eine innovative Unternehmenskultur, die Raum fĂŒr Spitzenleistungen bietet und die Stellung als TechnologiefĂŒhrer am Weltmarkt sichert
- Ein wertorientiertes Arbeitsumfeld, das ein kollegiales Miteinander fördert und aktive Mitgestaltung fordert
- Eine herausfordernde Aufgabe mit Selbstverantwortung und persönlichem Gestaltungsspielraum
- Eine intensive individuelle Einschulung
- Work Outside Office (anlassbezogene Möglichkeit auĂerhalb des BĂŒros zu arbeiten)
- Fachliche und persönliche Weiterbildung
Wir bieten Ihnen eine faire und marktkonforme VergĂŒtung auf Basis des Kollektivvertrags fĂŒr Angestellte im Metallgewerbe - angepasst an die regionalen Gegebenheiten des steirischen Arbeitsmarkts. Das Mindestgehalt fĂŒr diese Position betrĂ€gt ⏠2.700 brutto pro Monat (auf Vollzeitbasis). Persönlichkeit, Kompetenz und Erfahrung zĂ€hlen bei uns mehr als starre Vorgaben. Deshalb legen wir Ihr tatsĂ€chliches Bruttogehalt individuell fest und honorieren Ihre Qualifikationen selbstverstĂ€ndlich mit einer entsprechenden Ăberzahlung.
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Wir akzeptieren keine Bewerbungen ĂŒber Personaldienstleister bzw. Personalvermittler und bitten alle Interessenten ihre Unterlagen direkt ĂŒber unsere Jobseite einzureichen. Bewerbungen ĂŒber Personaldienstleister werden nicht bearbeitet. Wir stellen prinzipiell auch keine Leiharbeiter ein, sondern bauen auf langfristige, direkte DienstverhĂ€ltnisse.
Tags: Computer Science Python PyTorch Scikit-learn TensorFlow
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