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Master Thesis Reliability(m/w/x)
Developing load-driven degradation models for semiconductor manufacturing equipment. Python or MATLAB programming experience required. Work on state-of-the-art reliability methods in a technology leader.
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Tipps für deine Bewerbung
Anforderungen
- Enrolled in degree program, excellent academic performance in mechanical engineering, electrical engineering, physics, mechatronics, or comparable field
- Academic focus in technical reliability, modeling, data analysis/data science, or product development
- Initial experience in reliability engineering and programming with Python or MATLAB
- Basic knowledge of data science, modeling, and statistics is an advantage
- Independent, solution-oriented, and communicative working style
Aufgaben
- Familiarize with state-of-the-art reliability modeling methods
- Develop modeling approaches for load-driven degradation data
- Implement and compare various modeling approaches
- Consider statistical variation and measurement uncertainty
- Validate and optimize models through test runs and simulations
- Prepare structured documentation of results
- Present key insights to the project team
Ausbildung
Sprachen
Tools & Technologien
Von Nejo automatisch aufbereitet
Nejo hat diesen Job automatisch von der Website des Unternehmens Carl Zeiss SMT GmbH erfasst und die Informationen auf Nejo mit Hilfe von KI für dich aufbereitet. Trotz sorgfältiger Analyse können einzelne Informationen unvollständig oder ungenau sein. Bitte prüfe immer alle Angaben in der Originalanzeige! Inhalte und Urheberrechte der Originalanzeige liegen beim ausschreibenden Unternehmen.
Zur Originalanzeige bei Carl Zeiss SMT GmbHÜber das Unternehmen
Das Unternehmen ist Technologieführer im Bereich Halbleiterfertigungs-Equipment und ermöglicht die Herstellung von leistungsfähigeren und energieeffizienteren Mikrochips.
Nejo bewertet ihn, und bringt ihn danach gemeinsam mit dir in Bestform.
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