Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen IIS

Forschung und Projekte: Erforschen Sie neueste Techniken in Process Mining, Machine Learning und Deep Learning und wenden Sie diese in spannenden Projekten an, insbesondere mit öffentlichen Fördergeber*innen (z. B. BMBF, BMWK, Bayern, EU). Innovation: Entwickeln Sie kreative Ideen zur datenbasierten Analyse und Prognose von Prozessen in Produktion, Logistik und Verkehr. Anwendung: Setzen Sie moderne Methoden des prozessbewussten Lernens für unsere industriellen Partner in realen Anwendungsfällen ein. Teamarbeit: Arbeiten Sie an der Schnittstelle von prädiktiver Prozessanalyse, Data Science und mathematischer Optimierung und betreuen Sie studentische Hilfskräfte.

Qualifikationen:

Sind Sie begeistert von den Zukunftsthemen Analytics und Künstliche Intelligenz ? Möchten Sie Prozesse mithilfe von Machine Learning und Process Mining analysieren und prognostizieren? Akademische Qualifikation: Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium der (Wirtschafts-) Informatik, (Wirtschafts-) Mathematik oder Wirtschaftswissenschaften mit Schwerpunkt auf Data Science oder Statistik. Expertise: Kenntnisse in Machine Learning und Deep Learning, idealerweise in der Verarbeitung von Logdaten oder Text. Programmierung: Gute Kenntnisse in Python und Erfahrung mit gängigen Machine-Learning-Bibliotheken (z. B. PyTorch, Pandas, scikit-learn). Interesse an Prozessoptimierung: Erste Erfahrungen in der Anwendung von Process Mining und Interesse an Predictive Process Monitoring sind von Vorteil. Technische Fähigkeiten: Erste Erfahrung in der Entwicklung von prototypischen Benutzeroberflächen (z. B. Streamlit, D3) und im Umgang mit großen, sequenziellen Datensätzen (Big Data) ist wünschenswert. Sprachkenntnisse: Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse.

Berufsfeld

Informationstechnologie, TK IT/TK Softwareentwicklung Öffentlicher Dienst, Verwaltung Forschung & Entwicklung

Standorte

Nürnberg