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Lehrstuhl und Institut für Oberflächentechnik im Maschinenbau
Unser Profil
Am Institut für Oberflächentechnik (IOT) werden neuartige Beschichtungswerkstoffe und -prozesse für das Thermische Spritzen erforscht und entwickelt. Das Thermische Spritzen ist ein vielseitig einsetzbares Oberflächenbeschichtungsverfahren, bei dem ein meist pulver- oder drahtförmiger Beschichtungswerkstoff mit hoher thermischer und/oder kinetischer Energie auf eine Bauteiloberfläche aufgebracht wird und dort eine funktionale Schicht bildet. Durch die Vielzahl verfügbarer Prozessvarianten können unterschiedlichste Werkstoffe - Metalle, Keramiken und Hochleistungspolymere - zu technischen Beschichtungen verarbeitet werden. Aktuelle Forschungsschwerpunkte der Gruppe Thermisches Spritzen sind:
- Entwicklung, Verarbeitung und Herstellung neuer Werkstoffsysteme
- Aufbringung neuartiger Verschleißschutzschichten für Anwendungen im Maschinenbau
- Elektrische Isolationsschichten für den Einsatz in der E-Mobilität
- Beschichtungen zum Verschleißschutz hochbelasteter Komponenten
- Korrosionsschutzbeschichtungen für die Maritimtechnik und chemische Industrie
- Werkstoffsysteme für Hochtemperaturanwendungen in Luft- und Raumfahrt
- Anwendung von Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) zur automatisierten Bildanalyse, Qualitätsbewertung und Prozessüberwachung
- Entwicklung von Softwarelösungen zur Integration von KI-Modellen in Analyse- und Produktionsprozesse
Ihr Profil
Du studierst an einer Hoch- oder Fachhochschule und hast Interesse oder idealerweise bereits Vorkenntnisse in einem der folgenden Bereiche:
- Computer Vision / Bildverarbeitung
- Deep Learning / Machine Learning
- Programmierung und Softwareentwicklung (z. B. Python, PyTorch, TensorFlow)
- Datenanalyse und -aufbereitung
- Werkstofftechnik oder Beschichtungstechnik
Du zeigst:
- Interesse an der Entwicklung von KI-basierten Analysemethoden und deren Integration in Softwarelösungen
- Pflichtbewusstsein, insbesondere bei der Durchführung wissenschaftlicher Arbeiten
- Grundkenntnisse im Bereich Werkstoffe und/oder Produktionstechnik sind von Vorteil
- Erfahrungen im Umgang mit Office-Programmen
- Sehr gute Sprachkenntnisse in Deutsch und Englisch
- Ein hohes Maß an Selbstständigkeit, Motivation und Teamfähigkeit
Ihre Aufgaben
Für die Unterstützung der laufenden Forschungsarbeiten im Bereich KI-gestützter Schichtanalyse suchen wir ab sofort eine engagierte studentische Hilfskraft. Du solltest eine hohe Motivation und Interesse an einer längerfristigen Mitarbeit am IOT mitbringen. Die folgenden Aufgaben bilden den Schwerpunkt deiner Tätigkeit:
- Einarbeitung in die automatisierte Analyse von Schliffbildern thermischer Spritzschichten
- Vorbereitung, Aufbereitung und Annotation von Bilddaten für das Training von Deep-Learning-Modellen
- Unterstützung bei der Implementierung, Training und Bewertung verschiedener Segmentierungsmodelle (z. B. U-Net, Autoencoder, SegFormer)
- Unterstützung bei der Integration der trainierten Modelle in eine Software-Pipeline zur automatisierten Schichtanalyse
- Dokumentation und Präsentation der Ergebnisse
Unser Angebot
Die Einstellung erfolgt als Studentische Hilfskraft.
Die Stelle ist zum 02.02.2026 zu besetzen und befristet auf 1 Jahr.
Es handelt sich um eine Teilzeitstelle.
Die regelmäßige Wochenarbeitszeit beträgt 12 Stunden.
Die Eingruppierung richtet sich nach der Richtlinie für studentische und wissenschaftliche Hilfskräfte.
Die Stelle ist bewertet mit 14,50 € pro Stunde.
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
Bewerbung
Nummer
V000010340
Frist
27.01.2026
Postalisch
RWTH Aachen University
Lehrstuhl für Oberflächentechnik im Maschinenbau
Yuanshun Xie
Kackertstraße 15
52072 Aachen
E-Mail
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