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Fakultät für Maschinenbau:
Lehrstuhl für Produktionssysteme
Wir suchen zum nächstmöglichen Zeitpunkt befristet in Vollzeit (39,83 Std./Woche = 100 %) eine*n
Wissenschaftlichen Mitarbeiterin (m/w/d) im Bereich der KI zur Bildverarbeitung
Der Lehrstuhl für Produktionssysteme (LPS) in der Fakultät Maschinenbau beschäftigt sich unter der Leitung von Herrn Prof. Dr.-Ing. Bernd Kuhlenkötter sowohl in der Grundlagen- als auch in der industrienahen angewandten Forschung mit den Themenschwerpunkten Produktionsautomatisierung, Industrielle Robotik, Digitalisierung in der Produktion sowie Produktionsmanagement. Der LPS betreibt dazu eine nach modernsten Gesichtspunkten gestaltete Lern- und Forschungsfabrik (LFF), in der die in den Projekten erarbeiteten theoretischen Konzepte umgesetzt und evaluiert werden. Durch die Demonstration der Ergebnisse in der Fabrik fördert der LPS den Technologie-Transfer in die Wirtschaft. Im neuen Zentrum für das Engineering Smarter Produkt-Service Systeme (ZESS, www.ZESS.institute) besteht zudem eine einzigartige Möglichkeit, die Forschung und Entwicklung im Bereich der Smarten Produkt-Service Systeme mit einem interdisziplinären Team von Wissenschaftlern (m/w/d) unter einem Dach voranzutreiben und interdisziplinär zu vertiefen.
In der metallverarbeitenden Industrie stellt die Qualitätssicherung von Druckgussbauteilen eine zentrale, jedoch personalintensive Herausforderung dar. Manuelle Sichtprüfungen sind fehleranfällig und stoßen bei großen Stückzahlen schnell an ihre Grenzen. Ziel dieses Forschungsprojekts ist es, ein vollautomatisiertes, KI-gestütztes System zur Erkennung und Klassifikation von Oberflächenfehlern zu entwickeln. Hierfür werden Methoden des maschinellen Lernens mit einem kamerabasierten Bildaufnahmesystem kombiniert, um Bauteile zuverlässig und effizient zu prüfen. Dabei wird sowohl die Entwicklung geeigneter KI-Modelle als auch deren Integration in den laufenden Produktionsprozess angestrebt, mit dem übergeordneten Ziel, die Produktqualität nachhaltig zu steigern und den Ausschuss langfristig zu reduzieren.
Umfang: Vollzeit
Dauer: befristet, 31.03.2028
Beginn: zum nächstmöglichen Zeitpunkt
Bewerben bis: 30.03.2026
Ihre Aufgaben:
- Entwicklung und Evaluation von maschinellen Lernmodellen zur automatisierten Erkennung und Klassifikation von Oberflächenfehlern
- Aufbau und Optimierung einer Datenpipeline zur strukturierten Verarbeitung und Speicherung heterogener Datenquellen
- Untersuchung des Einsatzes synthetischer Daten zur Erweiterung der Trainingsdatenbasis
- Anwendung von Methoden der erklärbaren KI (XAI) zur Ableitung von Optimierungspotenzialen im Produktionsprozess
- Entwicklung einer grafischen Benutzeroberfläche zur Steuerung und Überwachung des Qualitätsprüfsystems
- Validierung der entwickelten Komponenten unter realen Produktionsbedingungen
Ihr Profil:
Einstellungsvoraussetzung ist ein mit überdurchschnittlichem Erfolg abgeschlossenes ingenieurwissenschaftliches Universitätsstudium der Fachrichtung Maschinenbau, Mechatronik, Informatik oder Angewandte Informatik. Sie integrieren sich eigenständig in ein leistungsorientiertes, flexibles und dynamisches Umfeld und zeichnen sich durch Kommunikationsfähigkeit in der Zusammenarbeit mit verschiedenen Partnern aus.
Als Bewerber (m/w/d) sollten Sie über fundierte praktische Kenntnisse in einigen der den folgenden Bereichen verfügen:
- Sie besitzen Kenntnisse über KI-Methoden (i. B. Machine Learning)
- Sie besitzen Kenntnisse in der Programmiersprache (i. B. Python) und sind bereit sich eigenständig neue Programmierkenntnisse anzueignen
- Sie besitzen die Flexibilität und Offenheit gegenüber Veränderungen, Bereitschaft zum Erlernen von Neuem, und Freude am Gestalten neuer Lösungen
- Sie besitzen eine ausgeprägte Kommunikationsstärke und die Fähigkeit, Inhalte für Fachfremde verständlich zu machen, Menschen zu motivieren und in einem Team zu arbeiten
- Ein Verständnis über umformtechnische Grundlagen ist von Vorteil, aber kein Muss
- Fließende Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
Wir bieten:
Anspruchsvolle und abwechslungsreiche Aufgaben mit hoher Eigenverantwortung, Eine qualifizierte Einarbeitung, Zusammenarbeit in einem engagierten und wertschätzenden Team, Eine Beschäftigung an einer der größten Universitäten Deutschlands im Verbund der Universitätsallianz Ruhr
Weitergehende Informationen:
Die Beschäftigung erfolgt im Angestelltenverhältnis und richtet sich nach dem Tarifvertrag der Länder (TV-L).
Die Eingruppierung erfolgt bei Erfüllung der persönlichen und tariflichen Voraussetzungen in Entgeltgruppe E13 TV-L.
Weitere Informationen finden Sie hierzu unter .
Der Dienstort ist die Ruhr-Universität Bochum.
Erfolgt die Finanzierung bei der Einstellung ausschließlich von externen Drittmittelgebern, besteht für die Beschäftigten keine Verpflichtung zur Übernahme von Lehrverpflichtungen.
Die RUB versteht sich als Universität mit internationaler Ausstrahlung. Campussprachen sind Deutsch und Englisch. Kompetenzen in mindestens einer der beiden Sprachen und die Bereitschaft, sich die andere anzueignen, werden vorausgesetzt. Die RUB stellt entsprechende kostenfreie Angebote für Mitarbeitende zur Verfügung.
Der Personalrat hat das Recht, an allen Auswahlgesprächen teilzunehmen. Auf Wunsch einer bewerbenden Person (m/w/d) sichert er seine Teilnahme am gesamten Verfahren zu. Bitte wenden Sie sich an wpr@rub.de.
Die Ruhr-Universität Bochum (RUB) ist eine der führenden Forschungsuniversitäten in Deutschland. Als reformorientierte Campusuniversität vereint sie in einzigartiger Weise die gesamte Spannbreite der großen Wissenschaftsbereiche an einem Ort. Das dynamische Miteinander von Fächern und Fächerkulturen bietet den Forschenden wie den Studierenden gleichermaßen besondere Chancen zur interdisziplinären Zusammenarbeit.
Die RUB steht für Diversität und Chancengleichheit. Daher fördern wir die Zusammenarbeit heterogener Teams und den beruflichen Weg von Menschen, die in den jeweiligen Arbeitsbereichen unterrepräsentiert sind. Die RUB wünscht ausdrücklich die Bewerbung von Frauen. In Bereichen, in denen sie unterrepräsentiert sind, werden sie bei gleicher Qualifikation bevorzugt berücksichtigt. Bewerbungen von Menschen mit Behinderung sind uns ebenfalls sehr willkommen.
Ansprechpersonen für weitere Informationen:
Dr. Christopher Prinz Tel.: +49 234 32 26866
Fahrtkosten, Übernachtungskosten und Verdienstausfall bzw. sonstige Bewerbungskosten für Vorstellungsgespräche können leider nicht erstattet werden.
Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung unter Angabe der ANR 5522 bis zum 30.03.2026 über unser Online-Bewerbungsportal
RUHR-UNIVERSITÄT BOCHUM
44801 Bochum
Universitätsstraße 150
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