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Studentischer Mitarbeiter (w/m/d) - KI Forschung (Teilzeit)

Anton Paar
Graz, Steiermark
Teilzeit
vor 4 Wochen

Anton Paar entwickelt, produziert und vertreibt hochpräzise Messinstrumente sowie Automations- und Robotiklösungen weltweit. Innovation gepaart mit handwerklicher Präzision und echter Forscherleidenschaft sind das Fundament unseres Erfolgs und Basis unserer Arbeit.Wir suchen einen motivierten studentischen Mitarbeiterin (w/m/d) zur Unterstützung unseres Entwicklungsteams bei der Integration von KI-Features und zur Mitwirkung an der Entwicklung hochpräziser Analysegeräte.

Aufgabenbereich:

  • Analyse von Messdaten, dargestellt als X-Y-Diagramme, die von hochpräzisen Analysegeräten erzeugt wurden
  • Identifikation materialspezifischer Muster in den Diagrammen anhand von Form, Position, Fläche und Ausdehnung charakteristischer Linien
  • Bewertung expertenbasierter Interpretationen von Materialmustern und Ableitung einer Entscheidungsgrundlage für die geeignetste KI-Methode
  • Untersuchung der Grenzen rein regelbasierter oder automatisierter Analysen, bedingt durch Rauschen, Steigungsänderungen und nicht-ideale Datenmerkmale
  • Entwicklung KI-gestützter 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 für die automatisierte, expertenähnliche Interpretation experimenteller Ergebnisse

Anforderungen:

  • Laufendes Studium der Informatik, Data Science, Physik, Elektrotechnik oder eines verwandten technischen Studiengangs
  • Fundiertes Verständnis von KI-Methoden und -Konzepten, insbesondere in den Bereichen Mustererkennung und Klassifikation
  • Erfahrung mit Python und gängigen Machine-Learning-Frameworks (z. B. TensorFlow, PyTorch, scikit-learn)
  • Grundkenntnisse in Signalverarbeitung und im Umgang mit experimentellen Daten
  • Sehr gute Englischkenntnisse, Deutschkenntnisse von Vorteil
  • Analytisches Denkvermögen und die Fähigkeit, Expertenentscheidungen in algorithmische Modelle zu abstrahieren
  • Interesse an der Arbeit an der Schnittstelle von experimenteller Physik, Data Science und Künstlicher Intelligenz
  • Selbstständige, strukturierte und zuverlässige Arbeitsweise

Wir bieten:

  • Einen sicheren und langfristigen Arbeitsplatz in unserem expandierenden, international agierenden Hightech-Unternehmen
  • Eine innovative Unternehmenskultur, die Raum für Spitzenleistungen bietet und die Stellung als Technologieführer 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 außerhalb des Büros zu arbeiten)
  • Fachliche und persönliche Weiterbildung

Wir bieten Ihnen eine faire und marktkonforme Vergütung auf Basis des Kollektivvertrags für Angestellte im Metallgewerbe - angepasst an die regionalen Gegebenheiten des steirischen Arbeitsmarkts. Das Mindestgehalt für diese Position beträgt € 2.700 brutto pro Monat (auf Vollzeitbasis). Persönlichkeit, Kompetenz und Erfahrung zählen bei uns mehr als starre Vorgaben. Deshalb legen wir Ihr tatsächliches Bruttogehalt individuell fest und honorieren Ihre Qualifikationen selbstverständlich mit einer entsprechenden Überzahlung.


#greatpeople #greatinstruments #since1922 #AntonPaar #LI-SPI

Wir akzeptieren keine Bewerbungen über Personaldienstleister bzw. Personalvermittler und bitten alle Interessenten ihre Unterlagen direkt über unsere Jobseite einzureichen. Bewerbungen über Personaldienstleister werden nicht bearbeitet. Wir stellen prinzipiell auch keine Leiharbeiter ein, sondern bauen auf langfristige, direkte Dienstverhältnisse.

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