Aufgaben
Die stetige Verbesserung unserer Anlagen erfordert eine möglichst exakte Kenntnis des zu verarbeitenden Materials. Zur Unterstützung der parallellaufenden Laboruntersuchungen sollen Bildverarbeitungsalgorithmen implementiert und erprobt werden.
Du gestaltest die Weiterentwicklung und Validierung dieses Modells mit. Du trainierst künstliche neuronale Netze zur Erkennung von Prozessparametern und Störungen mit vorhandenem Bildmaterial und optimierst die bisherigen Machine-Learning-Ansätze. Rechenzeitoptimierung und Genauigkeit stehen hier im Fokus, da die verwendeten Modelle zur Prozesssteuerung eingesetzt werden sollen. Im Anschluss weist Du die Funktion anhand eines Versuchsaufbaus nach.
Qualifikation
technisches Studium im Bereich Mechatronik / Informatik
Kenntnisse in Matlab/Simulink oder Python, idealerweise im Bereich des maschinellen Lernens
Bereitschaft für gelegentliche Versuche im Feld im Rahmen der Durchführung deines Projekts
Teamfähigkeit, Praxisorientierung und Motivation
Strukturiertes Vorgehen sowie genaues Dokumentieren der Lern- und Arbeitsergebnisse
Benefits
Attraktives Vergütungspaket
Flexible Arbeitszeiten
Mobiles Arbeiten
Förderung und Entwicklung
Betriebsrestaurant
Events
Kostenlose Parkplätze
Mitgestaltungsmöglichkeiten
Partnerschaftliche Zusammenarbeit
Weitere Angaben
Sprachkenntnisse:
Beginn: Jederzeit
Dauer: 6 Monate
Vergütung:
Anzahl der Plätze: 1
Angaben zum Unternehmen
Unternehmensbeschreibung
Die KLEEMANN GmbH ist ein Unternehmen der WIRTGEN GROUP, einem global tätigen Unternehmensverbund der Baumaschinenindustrie mit 5 Stammwerken in Deutschland, lokalen Produktionsstätten in Brasilien, China und Indien sowie einem weltweiten Vertriebs- und Servicenetz.
Innerhalb der WIRTGEN GROUP ist die KLEEMANN GmbH der Spezialist für mobile Brech- und Siebanlagen zur Natursteinaufbereitung sowie für das Recycling von Abbruchmaterialien. Am Standort Göppingen in Baden-Württemberg sind rund 600 Mitarbeiter/-innen beschäftigt.
Unternehmensgröße
501-1000 Mitarbeiter
Branchen
Herst. von sonstigen nicht wirtschaftszweigspezifischen Maschinen a. n. g.