تسجيل الدخول لسرعة الوصول إلى أفضل الصفقات. انقر هنا إذا لم يكن لديك حساب.

Wissenschaftl. Mitarbeiter*in (w/m/d) Erforschung innovativer Algorithmen zur Automatisierung der Möbelverladung in LKW Full-time Job

vor 2 Tagen Medical & Healthcare Oldenburg
Jobdetails

EN
Anwendungen
Energie
Co-Simulation multimodaler Energiesysteme
Distributed Artificial Intelligence
Datenintegration und Verarbeitung
Energieeffiziente Smart Cities
Intelligenz in Energiesystemen
Resiliente Überwachung und Steuerung
Entwurf und Bewertung standardisierter Systeme
Smart Grid Testing
Gesellschaft
Mixed Reality
Human-Centered AI
Personal Pervasive Computing
Social Computing
Gesundheit
Datenmanagement und -analyse
Automatisierungs- und Integrationstechnik
Assistive Technologien für Versorgung und Pflege
Biomedizinische Geräte und Systeme
Produktion
Smart Human Robot Collaboration
Manufacturing Operations Management
Distributed Computing and Communication
Nachhaltige Fertigungssysteme
Verkehr: Info
Living Labs
Modell-Fabrik
DAVE
LIFE
MIRACLE
IDEAAL
Pflegedienstzentrale
SESA
Smart City Fliegerhorst
Dienstleistungen
Auftragsforschung
Digitalisierungsberatung
Technologieberatung
Technologieschulungen
Auftragsentwicklung
Forschung
Applied Artificial Intelligence (AAI)
Adversarial Resilience Learning
Architecture Frameworks (AF)
Cyber-Resilient Architectures and Security (CRAS)
Embedded System Design (ESD)
Human Machine Cooperation (HMC)
Multi-Scale Multi-Rate Simulation (MS²)
Sustainability
Safety Relevant Cyber Physical Systems (SRCPS)
OFFIS
Über uns
Leitbild, Werte und Compliance
Gender Equality Plan
Organisation
OFFIS-Mitgliedschaften
Kooperationspartner
Freunde und Förderer
Spin-offs
Historie
3D-Rundgang
Karriere
Offene Stellen
Angebote für Studierende
Praktika
Aktuelles
Veranstaltungen
30 Jahre OFFIS
Grußworte zum Jubiläum
Workshops
Blog
Veröffentlichungen und Tools
Roadmaps und Studien
Werkzeuge und Plattformen
Datawork | Hauszeitschrift
Jahresbericht
Publikationen
Projekte
Personen
Kontakt
Anfahrt
Intranet
Website
EN
Anwendungen
Energie
Co-Simulation multimodaler Energiesysteme
Distributed Artificial Intelligence
Transparenz und Akzeptanz von Self-X-Systemen
Modellierung und agentenbasiertes Management von Flexibilität
Open Science – freie und quelloffene wissenschaftliche Ergebnisse
Datenintegration und Verarbeitung
Energieeffiziente Smart Cities
Intelligenz in Energiesystemen
Resiliente Überwachung und Steuerung
Digitale Zwillinge
Trust
NextGen Grid Control
Grid Control Labor
Entwurf und Bewertung standardisierter Systeme
Smart Grid Testing
Gesellschaft
Mixed Reality
Human-Centered AI
Personal Pervasive Computing
Social Computing
Gesundheit
Datenmanagement und -analyse
Versorgungsforschung
Informationslogistik
Analytische Anwendungen
Datenschutz & Datensicherheit
Automatisierungs- und Integrationstechnik
Assistive Technologien für Versorgung und Pflege
Biomedizinische Geräte und Systeme
Produktion
Smart Human Robot Collaboration
Manufacturing Operations Management
Distributed Computing and Communication
Nachhaltige Fertigungssysteme
Verkehr: Info
Living Labs
Modell-Fabrik
DAVE
LIFE
MIRACLE
IDEAAL
Pflegedienstzentrale
SESA
Smart City Fliegerhorst
Dienstleistungen
Auftragsforschung
Digitalisierungsberatung
Technologieberatung
Technologieschulungen
Auftragsentwicklung
Forschung
Applied Artificial Intelligence (AAI)
Adversarial Resilience Learning
Architecture Frameworks (AF)
Cyber-Resilient Architectures and Security (CRAS)
Embedded System Design (ESD)
Human Machine Cooperation (HMC)
Multi-Scale Multi-Rate Simulation (MS²)
Sustainability
Safety Relevant Cyber Physical Systems (SRCPS)
OFFIS
Über uns
Leitbild, Werte und Compliance
Grundsätze und Leitbild
Vielfalt und Chancengleichheit
Hinweisgebersystem
Gender Equality Plan
Organisation
Mitglieder OFFIS e.V.
Wissenschaftlicher Beirat
Verwaltungsrat
OFFIS-Mitgliedschaften
Kooperationspartner
Freunde und Förderer
Spin-offs
Historie
3D-Rundgang
Karriere
Offene Stellen
Informationen zur Bewerbung
Angebote für Studierende
Bachelor-Master-Studienarbeiten
Praktika
Aktuelles
Veranstaltungen
Rückblick
30 Jahre OFFIS
Grußworte zum Jubiläum
Workshops
Workshop Energieinformatik
Energieinformatik 2017
Energieinformatik 2016
Energieinformatik 2015
Energieinformatik 2014
Energieinformatik 2013
Energieinformatik 2012
Energieinformatik 2011
Energieinformatik 2010
Archiv
Blog
Veröffentlichungen und Tools
Roadmaps und Studien
Werkzeuge und Plattformen
Datawork | Hauszeitschrift
Archiv
JPEG-Archiv
Jahresbericht
Archiv
Publikationen
Projekte
Personen
Kontakt
Anfahrt
Intranet
Home
OFFIS
Karriere
Offene Stellen
Wissenschaftl. Mitarbeiter*in (w/m/d) Erforschung innovativer Algorithmen zur Automatisierung der Möbelverladung in LKW Ab sofort suchen wir am Standort Oldenburg tatkräftige Unterstützung für unseren Forschungs- und Entwicklungsbereich Produktion in der Gruppe "Distributed Computing and Communication".

Die Gruppe "Distributed Computing and Communication" erforscht moderne Hard- und Softwaresysteme für Produktionsanlagen von morgen („Industrie 4.0“). Schwerpunkt liegt dabei auf verteilten Systemen für die Industrieautomatisierung, die Einbindung in übergeordnete Prozesse (z.B. Produktionsplanung) und die robuste Integration von neuartigen Rechenaufgaben nah an der Produktionsmaschine.

Das machen Sie möglich:
Ziel Ihres Projektes ist die weitgehende Automatisierung einer industriellen Verladesituation bei einem Partnerunternehmen. Folgende Schritte sind vorgesehen:

Sie erstellen ein Datenmodell und schreiben Software, die die notwendigen Informationen aus der bestehenden Unternehmens-IT abgefragt.
Sie erforschen einen Optimierungsalgorithmus, mit dem eine konkrete Ladung auf Basis dieser Daten und einem Katalog an Ladevorschriften geplant und optimiert wird.
Sie entwerfen ein Konzept, wie die Packstücke automatisiert verladen werden. Dies muss diverse Einschränkungen der realen Situation vor Ort berücksichtigen.
Sie demonstrieren Ihre Ergebnisse mit simulativen Funktionsnachweisen.

Je nach Projektverlauf kooperieren Sie möglicherweise mit einem Hersteller für robotische Systeme.

Das bringen Sie mit:
überdurchschnittlich abgeschlossenes Master Studium (FH oder Uni: Informatik oder Verwandtes)
Kenntnisse im Bereich von Optimierungsalgorithmen, im Idealfall für das Container Loading Problem
Kenntnisse im Bereich Robotik (Simulationsumgebungen und Sensorik)
grundlegende Kenntnisse in Softwarearchitektur und Datenschnittstellen
sehr gute Deutschkenntnisse für intensive Zusammenarbeit mit unserem Industriepartner

Das bieten wir Ihnen:
Freuen Sie sich auf ein menschlich sehr angenehmes und fachlich äußerst interessantes Arbeitsumfeld.
Die Stelle bietet eine sehr gute Möglichkeit zur Promotion.
Vereinbarkeit von Beruf und Familie sind uns wichtig – dies unterstützen wir u.a. mit flexiblen Arbeitszeiten, Prüfung von Teilzeitmöglichkeiten und Homeoffice.
Toleranz, Offenheit und Chancengleichheit gegenüber Personen aller Geschlechter (m/w/d) sind uns wichtig.
Unseren seit Jahren steigenden Frauenanteil möchten wir gerne weiterhin wachsen lassen.
Bewerbungen schwerbehinderter Menschen bevorzugen wir bei fachlicher Eignung.
Ihre Stelle ist auf 2 Jahre befristet mit der Option auf Verlängerung und wird nach TV-L 13 vergütet.

Werden Sie Teil unseres Teams - wir freuen uns auf Ihre Bewerbung!

Ansprechpartner:
Dr.-Ing. Jörg Walter
bewerbung(at)offis.de

Weitergehende Informationen zum Bewerbungsverfahren und zum Datenschutz erhalten Sie unter https://t1p.de/OFFIS-Bewerbungsinfos.

Offene Stellen
Informationen zur Bewerbung
Angebote für Studierende
Praktika
Sie möchten noch mehr über uns erfahren?

Mehr zu unserer Kultur und den Benefits, die das Arbeiten bei OFFIS hat, finden Sie hier.

DatenschutzDatentransparenzKontaktImpressum