Ruhr-Universität Bochum
Wissenschaftliche:n Mitarbeiter:in Biomedical Engineering Lab(m/w/x)
Full-timeTemporary contractOn-siteExperienced
Bochum
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Dein persönlicher KI-Karriere-Agent
RURuhr-Universität Bochum
Wissenschaftliche:r Mitarbeiter:in am Lehrstuhl für Produktionssysteme(m/w/x)
Bochum
VollzeitBefristeter VertragVor OrtBerufserfahren
Nejo KI-Zusammenfassung
Definition von Greifszenarien und Analyse der Greifprozessdynamik für weiche Roboterhände. Überdurchschnittlich abgeschlossenes ingenieurwissenschaftliches Studium erforderlich. Beschäftigung an einer der größten Universitäten Deutschlands, hohe Eigenverantwortung.
Anforderungen
- Überdurchschnittlich abgeschlossenes ingenieurwissenschaftliches Studium (Maschinenbau, Mechatronik oder Elektrotechnik)
- Eigenständige Integration in leistungsorientiertes, flexibles und dynamisches Umfeld
- Kommunikationsfähigkeit in Zusammenarbeit mit verschiedenen Partnern
- Eigenständige und analytische Arbeitsweise zur Durchführung komplexer Versuchsreihen und Datenaufbereitungen
- Flexibilität und Offenheit gegenüber Veränderungen
- Bereitschaft zum Erlernen von Neuem
- Freude am Gestalten neuer Lösungen
- Ausgeprägte Kommunikationsstärke
- Fähigkeit, Inhalte für Fachfremde verständlich zu machen
- Fähigkeit, Menschen zu motivieren
- Teamfähigkeit
- Vorerfahrung in methodischer Anforderungsanalyse und Statistischer Versuchsplanung
- Vorerfahrung in Prüfstandsaufbau und Testdurchführung
- Verständnis über werkstoffwissenschaftliche Grundlagen
- Vorwissen im Bereich FGL ist von Vorteil
- Fließende Deutschkenntnisse (mindestens C1)
- Kompetenzen in mindestens einer der beiden Sprachen und Bereitschaft, sich die andere anzueignen
Aufgaben
- Greifszenarien definieren
- Dynamik des Greifprozesses analysieren
- Referenzversuche mit herkömmlichen Soft-Grippern durchführen
- Prüfstände aufbauen
- Mechanische und elektrische Eigenschaften des FGL-Sensor-Silikon-Verbunds vermessen
- Muster für korrekte und fehlerhafte Greifzustände definieren
- Langzeitstabilität der FGL-Materialien untersuchen
- Veränderung des Sensorsignals über der Lebensdauer untersuchen
- Ergebnisse in ein Ausgleichsmodell für Ermüdung und Temperatureinfluss übertragen
- Numerische Verfahren zur Beschreibung des Widerstandsverhaltens nutzen
- Neuen smarten Greifer in der Produktionsumgebung validieren
- Betriebszuverlässigkeit und Signalverarbeitung evaluieren
- Ergebnisse in Zusammenarbeit mit Industriepartnern erarbeiten
- FGL-Materialien und deren Langzeitstabilität untersuchen
- Experimentelle Untersuchungen durchführen
Berufserfahrung
- ca. 1 - 4 Jahre
Ausbildung
- Bachelor-Abschluss
Sprachen
- Deutsch – verhandlungssicher
- Englisch – Grundkenntnisse
Benefits
Abwechslungsreiche Aufgaben
- Anspruchsvolle und abwechslungsreiche Aufgaben
- Beschäftigung an einer der größten Universitäten Deutschlands
Sinnstiftende Arbeit
- Hohe Eigenverantwortung
Mentoring & Coaching
- Qualifizierte Einarbeitung
Lockere Unternehmenskultur
- Zusammenarbeit in einem engagierten und wertschätzenden Team
Modernes Büro
- Modern ausgestatteter Arbeitsplatz
Gratis oder Vergünstigte Mahlzeiten
- Kostenfreie Angebote für Mitarbeitende
Die Originalanzeige dieses Stellenangebotes in der aktuellsten Version findest du hier. Nejo hat diesen Job automatisch von der Website des Unternehmens Ruhr-Universität Bochum 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.
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- Fraunhofer-Gesellschaft
Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in(m/w/x)
Full-time/Part-timeTemporary contractOn-siteExperiencedBochum - Institut für künstliche Intelligenz in der Medizin (IKIM)
Wissenschaftliche/r Mitarbeiter:in(m/w/x)
Full-timeTemporary contractOn-siteJuniorEssen - ABC Umformtechnik GmbH & Co. KG
Student:in für Praktika / Abschlussarbeiten im Bereich F&E(m/w/x)
Full-timeInternshipOn-siteGevelsberg - Institut für künstliche Intelligenz in der Medizin
Wissenschaftliche:r Mitarbeiter:in - Medical Machine Learning(m/w/x)
Full-timeTemporary contractOn-siteNot specifiedEssen
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- Ergebnisse in ein Ausgleichsmodell für Ermüdung und Temperatureinfluss übertragen
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- FGL-Materialien und deren Langzeitstabilität untersuchen
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- ca. 1 - 4 Jahre
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Über das Unternehmen
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Branche
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Beschreibung
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