Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (w/m/d) - Quality Intelligence

Weitere Informationen

Die Einstellung erfolgt im Beschäftigtenverhältnis.
Die Stelle ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt zu besetzen und befristet auf 2 Jahre.
Eine Verlängerung von mindestens 1 Jahr ist vorgesehen, es besteht die Möglichkeit der Verlängerung um weitere 3 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.

Unser Profil

Die Abteilung Quality Intelligence (QI) besteht aus den beiden Forschungsgruppen Market-driven Quality Intelligence (MQI) und Process-Driven Quality Intelligence (PQI). Die Abteilung ist Teil des Lehrstuhls für Informations-, Qualiäts- und Sensorsysteme in der Produktion am Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen.

Die Forschungabteilung Quality Intelligence erforscht im Themenfeld »adaptive Qualitätsregelkreise«, die durch die Integration von Produktions-, Feld-, Produkt- und Nutzungsdaten Produkt- und Prozessverbesserungen ermöglichen. Es werden anwendungsnahe Methoden, Modelle und Vorgehensweisen entwickelt, um produzierende Unternehmen zur Gestaltung qualitätsorientierter Wertschöpfungssysteme zu befähigen. Innerhalb des Wertschöpfungssystems werden die Anforderungen aus dem Markt aufgenommen, die über das Management gesteuert werden und auf den Ebenen des Shopfloors, der Linie und schließlich der einzelnen Maschine anhand von Produkten mit messbaren Qualitätsmerkmalen umgesetzt werden. Dadurch wird der Qualitätsregelkreis vom Markt bis zur Maschine geschlossen und eine datenbasierte Steuerung von Qualität, Anforderungen und Risiken über den gesamten Produktlebenszyklus hinweg unterstützt.

Dazu werden zunächst aus dem Markt die Forderungen systematisch durch Studien oder Anforderungsanalysen erfasst, statistisch ausgewertet und in technische Spezifikationen und messbare Qualitätsmerkmale überführt. Der Markt schließt neben den Kunden zusätzlich die Gesellschaft, Regulatorik und weitere Entitäten ein. Um diese Anforderungen operativ umzusetzen und Unternehmen entlang ihrer Wertschöpfungsnetzwerke steuern zu können, müssen auf Managementebene transparente und belastbare Entscheidungen getroffen werden. Dazu forscht die Abteilung an dem Aufbau von integrierten Managementsystemen basierend auf ISO-Normen. Mit den entwickelten Modellen werden datenbasierte Entscheidungen unterstützt und die Resilienz der Unternehmen und Lieferketten gestärkt.

Für die operative Planung und Umsetzung wird auf den Ebenen Shopfloor, Linie und Maschine an intelligenten Qualitätsregelkreisen, datenbasiertem Fehlermanagement und prädiktiver Qualitätssicherung geforscht. Der Fokus liegt insbesondere auf prädiktiven und präskriptiven Modellen, um Prozessabweichungen frühzeitig zu identifizieren, zu steuern und somit eine kontinuierliche Qualitätsverbesserung zu erzielen. Zudem werden Methoden wie erklärbare KI und kausale Inferenz eingesetzt, um Fehler und Fehlerursachen zu verstehen und datenbasierte Maßnahmen zur nachhaltigen Fehlervermeidung einzuleiten.

Gerne bieten wir Ihnen an, in einem innovativen und agilen Forschungsumfeld den Themenbereich »adaptive Qualitätsregelkreise« anhand von anwendungsnahen Forschungsprojekten und mit engem Industriekontakt weiterzuentwickeln und national sowie international zu etablieren.

Was Sie erwarten können:

• Gestaltungsraum zur Umsetzung innovativer Ideen
• Eine professionelle und dynamische Arbeitsatmosphäre
• Hervorragende Aussichten auf einen exzellenten Karrierestart in der Industrie
• Gelegenheit zur Promotion an der RWTH Aachen

Ihr Profil

Sie verfügen über ein ausgeprägtes Interesse an der datenbasierten Gestaltung und Steuerung von Qualität und bringen idealerweise folgendes Profil mit:

• Mit überdurchschnittlichem Erfolg abgeschlossenes Hochschulstudium (Master oder vergleichbar) im ingenieur- oder naturwissenschaftlichen Bereich, aussagekräftige praktische Erfahrungen sowie fließende Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift.
• Fundierte methodische Kenntnisse in den Bereichen Data Science, Produktionstechnik, Qualitätsmanagement und Projektmanagement beziehungsweise die Motivation, sich diese Kenntnisse im Rahmen der Tätigkeit zügig anzueignen und kontinuierlich auszubauen.
• Begeisterung dafür Methoden des Machine Learnings und der künstlichen Intelligenz auf Problemstellungen im Qualitätsmanagement von dem Markt bis zur Maschine anzuwenden.
• Intrinsische Motivation, die datenbasierte Gestaltung und Steuerung von Qualität in Wertschöpfungsnetzwerken durch die Entwicklung innovativer Methoden und Modelle voranzutreiben.
• Bereitschaft, neben konzeptionellen Tätigkeiten auch praktisch tätig zu werden und Unternehmen beispielsweise im Rahmen von Beratungs-, Forschungs- und Transferprojekten zu unterstützen.
• Zielstrebige, strukturierte und eigenverantwortliche Arbeitsweise sowie die Fähigkeit, unterschiedliche Aufgaben und Herausforderungen parallel zu bearbeiten.
• Ausgeprägte Teamfähigkeit, Freude an der Übernahme von Verantwortung sowie die Fähigkeit, sowohl kollaborativ als auch selbstständig zu arbeiten.
• Interesse an wissenschaftlicher Arbeit und Freude an der Erstellung wissenschaftlicher Publikationen.
• Motivation, sich im Rahmen einer Promotion fachlich und persönlich weiterzuentwickeln und auf den nächsten Karriereschritt vorzubereiten.

Wenn Sie das beschriebene thematische Profil anspricht und die formalen Voraussetzungen erfüllen, freuen wir uns über Ihre Bewerbung (Anschreiben, Lebenslauf und Zeugnisse) zur Teilnahme an unserem Assessment Center, bevorzugt per Mail an die Mailadresse bewerbung.qi@wzl-iqs.rwth-aachen.de an den aufgeführten Ansprechpartner Dr.-Ing Felix Sohnius. Der Bewerbungsprozess in einem zweistufigen Verfahren statt:

• Schritt 1: Kennenlerngespräch mit der Abteilungs- und Gruppenleitung
• Schritt 2: Assessmentcenter

Bewerbungen werden kontinuierlich entgegengenommen.

Ihre Aufgaben

Als wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in werden Sie mit unterschiedlichsten Aufgaben betraut. Ihre Aufgabenfelder sind hierbei:Industrie – Neben den Forschungstätigkeiten stellt die industrielle Arbeit ein weiteres Aufgabenfeld dar. Mit unseren Beratungsprojekten adressieren wir branchen- und länderübergreifend eine Vielzahl von Themen und ermöglichen verschiedensten Unternehmen, von Start-ups über klein- und mittelständische Unternehmen bis hin zu weltweit agierenden Konzernen, eine zukunftssichere Ausrichtung und Sicherung ihrer Wettbewerbsfähigkeit.Lehre – Für die Studierenden der RWTH Aachen bieten wir Vorlesungen und Projektmodule an. Des Weiteren betreuen wir ambitionierte Studierende regelmäßig bei Abschlussarbeiten und bieten ihnen im Rahmen der Tätigkeit als studentische Hilfskraft an, die gewonnenen Kenntnisse in der Praxis anzuwenden und zu erweitern.

• die Leitung und Bearbeitung von national oder international geförderten Forschungs- sowie Industrieprojekten;
• der Transfer der wissenschaftlichen Erkenntnisse in die industrielle Praxis;
• die Präsentation von Ergebnissen in Seminaren, auf Konferenzen und in wissenschaftlichen Publikationen;
• die unterstützende und engagierte Ausübung von Lehrtätigkeiten an der RWTH Aachen (z. B. Verantwortung von Vorlesungs- und Projektmodulen, Betreuung von Abschlussarbeiten) auf Deutsch oder Englisch;

die Vertiefung eines Themenbereichs im Rahmen Ihres Dissertationsvorhabens.

• Als Mitglied in einem hochmotivierten Team stellen Sie sich in der Gruppe Process-driven Quality Intelligence Herausforderungen aus allen vier Aufgabenbereichen. Zu Ihren Tätigkeiten gehören hierbei:
• Weiterbildung – Durch ein- oder mehrtägige Seminare, Tagungen und Kongresse überführen wir unsere Erkenntnisse aus der Forschung in die industrielle Praxis. Auf den Veranstaltungen und Schulungen von Fach- und Führungskräften suchen wir den Austausch von Expertise, um neue Ideen zu entwickeln und Kontakte zu knüpfen.
• Forschung – In anwendungsnahen Forschungsprojekten mit unseren nationalen und internationalen Partnerinstitutionen aus Industrie und Wissenschaft adressieren wir aktuelle Problemstellungen und entwickeln interdisziplinär sowie branchenübergreifend zukunftsweisende Lösungsansätze. Unser Anspruch ist die Entwicklung innovativer Methoden für ein datenbasiertes Qualitätsmanagement, das fundierte Entscheidungen von der Marktanforderung bis zur Produktionsumsetzung ermöglicht.

Über uns

Die RWTH ist als familiengerechte Hochschule zertifiziert.
Die RWTH bietet im Rahmen eines Universitären Gesundheitsmanagements eine Vielzahl von Gesundheits-, Beratungs- und Präventionsangeboten (z. B. Hochschulsport) an. Für Tarifbeschäftigte und Beamtinnen und Beamte besteht ein umfangreiches Weiterbildungsangebot und die Möglichkeit, ein Jobticket zu erwerben.
Die Stellenausschreibung richtet sich an alle Geschlechter.
Wir wollen an der RWTH Aachen University besonders die Karrieren von Frauen fördern und freuen uns daher über Bewerberinnen.
Frauen werden bei gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt berücksichtigt, sofern sie in der Organisationseinheit unterrepräsentiert sind und sofern nicht in der Person eines Mitbewerbers liegende Gründe überwiegen.
Bewerbungen geeigneter schwerbehinderter Menschen sind ausdrücklich erwünscht.
Im Sinne der Gleichbehandlung bitten wir Sie, auf ein Bewerbungsfoto zu verzichten.
Unter https://www.rwth-aachen.de/bewerbung/dsgvo-information finden Sie Informationen zur Erhebung personenbezogener Daten nach den Artikeln 13 und 14 der Datenschutz-Grundverordnung (DS-GVO).

Besoldung / Entgelt

EG 13 TV-L