Direkt zu


Informationen für Studierende

zur Startseite

Stellenausschreibung

GSaME DoktorandIn - Datenaufbereitung für Digitales Product Engineering
Kurzbeschreibung

Die Graduiertenschule GSaME (Graduate School of Excellence advanced Manufacturing Engineering) ist als zentrale wissenschaftliche Einrichtung der Universität Stuttgart etabliert und wird im Rahmen der Exzellenzinitiative seit 2007 gefördert.

Das Ziel der Graduiertenschule besteht darin, optimale Voraussetzungen für Promotionen zum Dr.-Ing. und Dr. rer. pol. und die Förderung des wissenschaftlich qualifizierten Nachwuchses durch ein Modell zu schaffen, das neben der originären wissenschaftlichen Arbeit eine ergänzende methodische, inhaltlich-fachliche und außerfachliche Qualifizierung ermöglicht und durch verbindliche, transparente und angemessene Betreuungsstrukturen das Erreichen der Forschungs- und Qualifizierungsziele innerhalb einer Promotionsdauer von 4 Jahren fördert und fordert.

Eine berufliche Prägung erfährt die Promotionsphase in der GSaME durch das zugrunde gelegte duale Ausbildungsprinzip, das gemeinsam mit renommierten Unternehmen und Forschungseinrichtungen erstmalig in dieser Form umgesetzt wird.

Im Rahmen der Graduiertenschule GSaME ist derzeit in der Abteilung Data Engineering am Institut für Parallele und Verteilte Systeme (IPVS) ein

Promotionsstipendium (m/w)
im Themengebiet "Datenaufbereitung für Digitales Product Engineering"

zu vergeben. Das Stipendium beträgt 1.468 EUR/Monat (je nach Familienstand). Die maximale Förderdauer beträgt vier Jahre.

Die Abteilung Data Engineering des IPVS befasst sich mit Forschungsthemen rund um die Aufbereitung unterschiedlichster Arten von Daten als Vorbereitung für datengetriebene Analysen. Im Rahmen dieser Ausschreibung sollen für das Digitale Product Engineering spezialisierte Verfahren entwickelt werden. Hintergrund ist, dass die Digitalisierung der Produktentwicklung in produzierenden Unternehmen einer ganzheitlichen Verwaltung und Qualitätssicherung von Daten, die für die Produktentwicklung relevant sind, bedarf. Zur Erhöhung der Datenqualität werden Methoden zur Datenaufbereitung (data cleaning) eingesetzt. Ziel dieses Projekts ist die Entwicklung solcher Methoden zur effizienten und effektiven Verbesserung der Qualität von Daten zur digitalen Produktentwicklung. Die entwickelten Verfahren werden im Vergleich zu existierenden Vorarbeiten die für diese Anwendungsdomäne relevanten Arten von Daten berücksichtigen. Die Verfahren werden prototypisch für die digitale Produktentwicklung bei einem Industriepartner implementiert und im Vergleich zu existierenden Verfahren evaluiert. Weitere Details zur Ausschreibung finden Sie in der Beschreibung des Projekts C2-024.

Voraussetzungen
Ein erfolgreicher Bewerber erfüllt idealerweise folgende Voraussetzungen:
  • Eine sehr guten Masterabschluss oder einen Abschluss in einem universitären Studiengang mit einer Regelstudienzeit von mindestens 9 Semestern in den Fachrichtungen Ingenieurswissenschaften, Informatik oder Betriebswirtschaftslehre.
  • Sehr gute Kenntnisse und Programmierfertigkeiten
  • Sehr gute Kenntnisse im Bereich Datenbanken
  • Gute Englischkenntnisse
  • Selbständiges und eigenverantwortliches Arbeiten in der Forschung
  • Hohes Engagement, Ergebnisorientierung und Teamfähigkeit
  • Interesse an einer interdisziplinären Forschungsumgebung
Bewerbung
Wir freuen uns auf Ihre aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen.Der Bewerbungsprozess und die nötigen Unterlagen werden auf der Webseite der Graduiertenschule GSaME genauer beschrieben.
Bewerbungsfrist
 
Kontaktadresse Prof. Melanie Herschel (melanie.herschel@ipvs.uni-stuttgart.de)
Hinweise
Die Universität Stuttgart möchte den Anteil der Frauen im wissenschaftlichen Bereich erhöhen und ist deshalb an Bewerbungen von Frauen besonders interessiert. Schwerbehinderte werden bei gleicher Eignung vorrangig eingestellt und die Einstellung der wissenschaftlichen Mitarbeiter/innen erfolgt durch die Zentrale Verwaltung.