Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in im Bereich Data Science und Prescriptive Analytics

Die Fachhochschule Bielefeld ist mit mehr als 10.000 Studierenden die größte Hochschule für angewandte Wissenschaften in der Region Ostwestfalen-Lippe (OWL). Mit ihren Campus in Bielefeld, Gütersloh und Minden ist sie regional, bundesweit und international durch vielfältige Partnerschaften und Forschungskooperationen in Wissenschaft, Wirtschaft und Kultur hervorragend vernetzt. Im Center for Applied Data Science Gütersloh (CfADS) des Fachbereichs Ingenieur­wissen­schaften und Mathematik ist im Rahmen des it’s-OWL-geförderten Transferpiloten ‚ML-basiertes Dosiersystem zur nachhaltigen Verpackung von Schüttgütern‘ (ML4DoS) — vorbehaltlich der Bewilligung — sowie in dem Verbundforschungsprojekt ‚Validierung einer Prescriptive-Analytics-Plattform für die Smart Factory‘ (VIP4PAPS) zum 01.01.2023 der Arbeitsplatz für eine*n

wissenschaftliche*n Mitarbeiter*in
im Bereich Data Science und Prescriptive Analytics

in Vollzeit (25,048 Wochenstunden: ML4DoS und 14,782 Wochenstunden: VIP4PAPS) befristet bis zum 31.12.2023 zu besetzen. Es besteht die Option auf Verlängerung in weiteren Projekten. Die Vergütung erfolgt je nach Vorliegen der persönlichen Qualifikation und der übertragenen Aufgaben bis zur Entgeltgruppe 13 TV-L. Ihr Arbeitseinsatz erfolgt am Campus Gütersloh.

Mit Machine-Learning-Anwendungen
Dosiersysteme nachhaltig optimieren.

An die Verpackung von energieintensiven Schüttgütern und Lebensmitteln und damit an die Dosiersysteme der Zukunft werden zunehmend höhere Anforderungen bzgl. Nachhaltigkeit, Genauigkeit, Effizienz und Langlebigkeit gestellt. Ziel des Vorhabens ‚ML4DoS‘ ist es, intelligente Dosiersysteme der Zukunft mit Methoden des maschinellen Lernens und der KI zu realisieren, indem die Maschinen zum einen kontinuierlich überwacht und gleichzeitig optimiert werden und zum anderen die Bedienung für das Fachpersonal vereinfacht wird, was wiederum die Verpackungsqualität verbessert und einen nachhaltigen Betrieb sichert. Das Projekt wird gemeinsam mit der Firma HAVER & BOECKER aus Oelde bearbeitet und umgesetzt.

Ihre Aufgaben:

• eigenständige Projektkoordination und -umsetzung im Konsortium
• Durchführung selbstständiger wissenschaftlicher Tätigkeiten im Rahmen des Projektes:
  • Durchführung einer Anforderungsanalyse
  • Erstellung des Gesamtkonzepts sowie einer Umsetzungsstrategie
  • Aufbereitung der Maschinendaten und datenbasierte Weiterentwicklung einer bestehenden Ursache-Wirkungs-Analyse
  • Featureengineering und Merkmalsextraktion
  • Auswahl von geeigneten ML-Verfahren und Umsetzung in Form einer ML-Toolchain
  • Detektion von Concept Drift mittels ausgewählter Verfahren
  • Adaption von Maschinenparametern und Maschinenoptimierung
  • Proof of Concept sowie Test und Validierung
• Anleitung und Führung von studentischen und wissenschaftlichen Hilfskräften
• Wissenstransfer / Publikationen
• Mitarbeit an dem weiteren Ausbau des CfADS

Die Aufgaben sind in Abstimmung mit Herrn Professor Dr.-Ing. Martin Kohlhase selbstständig durchzuführen. Darüber hinaus arbeiten Sie in einem interdisziplinären Team bestehend aus weiteren Wissenschaftler*innen des CfADS und des Fraunhofer IEM in Paderborn zusammen.

Ihr Profil

• abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master of Science, Universität oder Fachhochschule) aus einem der Bereiche Ingenieurwissenschaften, Informatik, Data Science oder Wirtschaftsingenieurwesen mit Vertiefung datenbasierte Modellbildung, Statistik oder maschinelles Lernen
• fundierte Fachkenntnisse in den Bereichen Datenerfassung und -auswertung, maschinelles Lernen, Statistik, Data Mining und Optimierung
• erste Praxiserfahrungen mit den Methoden und Toolboxen des maschinellen Lernens
• sehr gute Programmierkenntnisse (Python, R, MATLAB/Simulink etc.)
• ausgeprägtes konzeptionelles und analytisches Denken und Handeln
• selbstständige und eigenverantwortliche Arbeitsweise
• überdurchschnittliche Auffassungsgabe
• Erfahrung in der Erstellung wissenschaftlicher Texte und der Präsentation von wissenschaftlichen Arbeitsergebnissen
• sehr gute Kenntnisse der deutschen und englischen Sprache in Wort und Schrift
• ausgeprägte Team- und Kommunikationsfähigkeit und ein sicheres Auftreten

Eine weitere Einstellungsvoraussetzung ist, dass aufgrund bisheriger Arbeitsverhältnisse die Befristungshöchstgrenzen des Wissenschaftszeitvertragsgesetzes nicht überschritten werden. Wir wünschen uns

• Erfahrungen in dem Bereich der Projektkoordination
• gute Kenntnisse in dem Umgang mit kleinen und großen Datenmengen zur Analyse und Prognose
• Praxiserfahrung in Form von beruflicher Tätigkeit, einer Berufsausbildung, Praktika oder Tätigkeiten als studentische oder wissenschaftliche Hilfskraft

Unser Angebot

• modernes, familiengerechtes Arbeitsumfeld
• mobiles Arbeiten
• Teilnahme an Qualifizierungsangeboten
• betriebliche Zusatzversorgung
• betriebseigene Kita „EffHa“ und Ferienbetreuung am Campus Bielefeld
• vergünstigtes Job-Ticket für den ÖPNV (regionaler Verkehrsverbund)
• Teilnahme am Hochschulsportprogramm der Universität Bielefeld

Die Fachhochschule Bielefeld ist für ihre Erfolge in der Gleichstellung mehrfach ausgezeichnet und zugleich als familiengerechte Hochschule zertifiziert. Sie freut sich daher über Bewerbungen von Frauen. Dies gilt in besonderem Maße im wissenschaftlichen Bereich sowie in Technik, IT und Handwerk. Frauen werden bei gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt berücksichtigt, sofern nicht in der Person eines Mitbewerbers liegende Gründe überwiegen. Auch Bewerbungen von schwerbehinderten Menschen sind erwünscht. Bei gleicher Eignung werden schwerbehinderte Menschen vorbehaltlich anderer gesetzlicher Regelungen bevorzugt eingestellt. Fragen zum Inhalt der ausgeschriebenen Stellen beantwortet Ihnen sehr gerne Herr Professor Dr.-Ing. Martin Kohlhase, E-Mail: martin.kohlhase@fh-bielefeld.de Sie haben Interesse? Bitte bewerben Sie sich bis zum 15.12.2022 unter der Kennziffer 03240 ausschließlich hier online.