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Fakultät für Maschinenbau Schwarzes Brett
Studentische Unterstützung: Sensorik, Signalverarbeitung & ML

Studentische Unterstützung: Sensorik, Signalverarbeitung & ML

Du möchtest praktische Erfahrungen in den Bereichen Sensorik, Signalverarbeitung und Machine Learning sammeln und an einem innovativen Forschungsprojekt mitwirken? Das Forschungsprojekt SMASH beschäftigt sich mit der Entwicklung eines innovativen Systems zur Echtzeitüberwachung des Verschleißzustands von Schmiedewerkzeugen. Hierzu werden moderne Methoden der Schallemissionsanalyse (SEA), intelligente Signalverarbeitung sowie Machine-Learning-Verfahren eingesetzt.

Dein Profil

  • Du studierst Maschinenbau, Mechatronik, Elektrotechnik, Informatik, Data Science oder einen vergleichbaren Studiengang mit technischem Schwerpunkt.
  • Du bist motiviert, arbeitest selbstständig und hast Interesse an Sensorik, Messtechnik, Signalverarbeitung und datengetriebenen Methoden.
  • Idealerweise bringst Du bereits erste Kenntnisse oder praktische Erfahrungen im Umgang mit Sensoren, insbesondere im Bereich der Körperschall- oder Schallemissionsmessung, sowie in der digitalen Signalverarbeitung mit. 

Wir bieten

  • angemessene Vergütung
  • eigenverantwortliches Arbeiten
  • flexible Arbeitszeiten, die sich gut mit deinem Studium vereinbaren lassen
  • gut ausgestattete Arbeitsplätze
  • Home-Office nach Absprache
  • Versuchsdurchführung
  • ggf. langfristige Zusammenarbeit

Bitte sende deine aussagekräftige Bewerbung in einer einzigen PDF-Datei an jobs@iph-hannover.de und kennzeichne deine Bewerbung entsprechend, solltest du KI-Tools verwendet haben. Die Bewerbung muss Anschreiben, Lebenslauf sowie Prüfungsleistungen des Studiums / Zeugnisse enthalten.