Masterarbeit KI gestützte datenbasierte Validierung dynamischer FEM-Simulationen im Drahtbond-Prozess
Job description
- Im Rahmen deiner Masterarbeit führst du dynamische FEM-Simulationen des Drahtbond-Prozesses mit LS-DYNA/ANSYS durch und analysierst dabei präzise die zugrunde liegende Prozesscharakteristik.
- Eigenständig planst und realisierst du Drahtbond-Experimente, wertest die erhobenen Prozessdaten aus und validierst damit deine Simulationsmodelle.
- Die gewonnenen Prozessdaten evaluierst du mithilfe moderner Machine-Learning-Methoden und Ansätzen der Künstlichen Intelligenz (KI).
- Du leistest einen aktiven Beitrag zum Smart Manufacturing im Sinne von Industrie 4.0, indem du Digitalisierung, Data-Science-Methoden, KI und Simulation geschickt miteinander kombinierst.
- Ausbildung: Masterstudium in einem technischen oder naturwissenschaftlichen Bereich wie Physik, Mathematik, Maschinenbau, Computational Science, Elektrotechnik, Mikrosystemtechnik oder vergleichbar
- Erfahrungen und Know-how: sehr gute IT-Kenntnisse; Vorerfahrung im Bereich CAE / numerische Methoden (idealerweise FEM / LS-DYNA / ANSYS); erste praktische Erfahrung im Bereich Data Science und Programmierkenntnisse (z.B. in Python oder C/C++)
- Persönlichkeit und Arbeitsweise: du arbeitest eigenständig sowie zielorientiert, wobei du stets den Überblick behältst und deine Aufgaben strukturiert angehst; es fällt dir leicht, komplexe Sachverhalte analytisch zu durchdringen und deine Ergebnisse klar im Team zu kommunizieren
- Arbeitsalltag: deine Präsenz vor Ort ist erforderlich
- Sprachen: sehr gutes Deutsch und Englisch
Beginn: nach Absprache
Dauer: 6 Monate
Voraussetzung für die Abschlussarbeit ist die Immatrikulation an einer Hochschule. Bitte füge deiner Bewerbung deinen Lebenslauf, deinen aktuellen Notenspiegel, die Prüfungsordnung sowie ggf. eine gültige Arbeits- und Aufenthaltserlaubnis bei.
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Vielfalt und Inklusion sind für uns keine Trends, sondern fest verankert in unserer Unternehmenskultur. Daher freuen wir uns über alle Bewerbungen: unabhängig von Geschlecht, Alter, Behinderung, Religion, ethnischer Herkunft oder sexueller Identität.
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Markus Klingler (Fachabteilung)
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