Studentische Hilfskraft (w/m/d) Fernerkundung

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Die Einstellung erfolgt als Studentische Hilfskraft.
Die Stelle ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt zu besetzen und befristet auf ein Jahr.
Es handelt sich um eine Teilzeitstelle.
Die regelmäßige Wochenarbeitszeit beträgt 8 Stunden.
Die Eingruppierung richtet sich nach der Richtlinie für studentische und wissenschaftliche Hilfskräfte.
Die Stelle ist bewertet mit 13,25 € pro Stunde.

Unser Profil

Gegenstand von Forschung und Lehre des Institute of Mineral Resources Engineering (MRE) ist die nachhaltige Gewinnung von Rohstoffen – angefangen beim Aufsuchen und Bewerten von Lagerstätten über Technik und Organisation von Bergwerken bis hin zu Rohstoffmärkten. Unser Streben gilt der Gesamtkenntnis von Ressourcen. Das Institut beschäftigt Persönlichkeiten mit ingenieurwissenschaftlichem und geowissenschaftlichem Hintergrund. Studentische Hilfskräfte mit vielfältigen Hintergründen unterstützen uns in den unterschiedlichsten Aufgabenstellungen. Angestellte aus dem Bereich Technik und Verwaltung sowie eine effiziente Administration runden unser etwa 20-köpfiges Team ab. Das Institut ist eingebunden in die Fakultät Georessourcen und Materialtechnik und trägt einen wesentlichen Anteil an den Studiengängen Nachhaltige Rohstoff- und Energieversorgung und Rohstoffingenieurwesen. Wir bedienen eine Reihe von nationalen und internationalen Projekten, finanziert von hoheitlichen, institutionellen und industriellen Mittelgebern. Bei uns erwartet Sie ein anspruchsvolles Umfeld mit viel Freiraum für die persönliche Weiterentwicklung.

Wir suchen studentische Hilfskraft zur Unterstützung bei der Durchführung des AMoKI-Forschungsprojektes (Autonomes Abgrabungsmonitoring im Locker- und Festgestein auf Basis von Fernerkundungsdaten für ein nachhaltiges Flächenmanagement). Ziel des AMoKI-Vorhabens ist die Erforschung eines Machine Learning (ML)-basierten, (teil-) autonomen Systems zur Durchführung eines Abgrabungsmonitorings von Steine- und Erden-Gewinnungsbetrieben auf Basis von Behörden- und Satellitenbilddaten.

Ihr Profil

• Sehr gute Kenntnisse in Microsoft Office Anwendungen
• Kenntnisse und ein Interesse in bergbaulichen und umweltrelevanten Fragestellungen in Bezug auf eine nachhaltige Rohstoffgewinnung
• Interesse an Machine Learning und an der Fernerkundung mit Drohnen- und Satellitendaten
• Engagiertes Interesse an der digitalen Transformation in NRW und Deutschland
• Eigenständige, zuverlässige, engagierte und zielorientierte Arbeitsweise
• Gute Kommunikationsfähigkeit
• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse

Ihre Aufgaben

• Unterstützung bei der Erfassung, Aufbereitung und Analyse von Fernerkundungsdaten sowie Behördeninformationen zur Entwicklung eines Machine Learning (ML)-basierten Monitoringsystems.
• Unterstützung bei der Erstellung und Auswertung von Drohnendaten für präzise Informationen im Abgrabungsmonitoring.
• Durchführung von Literaturrecherchen zu aktuellen Technologien und Methoden im Bereich des Abgrabungsmonitorings, um wertvolle Erkenntnisse für das Projektteam bereitzustellen.
• Arbeit in GIS mit Satelliten- und Drohnendaten. 

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.
Informationen zur Erhebung personenbezogener Daten nach Artikeln 13 und 14 Datenschutz-Grundverordnung (DS-GVO) finden Sie unter https://www.rwth-aachen.de/dsgvo-information-bewerbung.

Besoldung / Entgelt

13,25 € pro Stunde