Wissenschaftlicher Mitarbeiter (m/w/d) im Bereich „KI-basierte Prozessoptimierung anhand von Mitarbeiterpräferenzen in der Logistik“
Der Lehrstuhl für Fördertechnik Materialfluss Logistik (fml) sucht ab sofort, in Vollzeit, einen wissenschaftlichen Mitarbeiter (m/w/d) im Bereich "KI-basierte Prozessoptimierung anhand von Mitarbeiterpräferenzen in der Logistik".
Über uns
Der Lehrstuhl für Fördertechnik Materialfluss Logistik (fml) an der Fakultät für Maschinenwesen versteht sich als offene Forschungseinrichtung, die wesentlich zum wissenschaftlichen Fortschritt auf dem Gebiet der Technischen Logistik beiträgt. In einem interdisziplinären Umfeld werden dabei Themen wie z. B. Mobile Robotik, Materialflusssimulation oder Logistikplanung bearbeitet und modernste Technologien, u.a. Machine Learning oder Bildverarbeitung, verwendet. Mit dem Ziel der Promotion arbeiten hierbei ca. 50 Mitarbeiter in Forschung, Lehre und gemeinsamen Projekten mit der Industrie.
Anforderung
Sie haben ein Studium der Fachrichtung Maschinenwesen, Informatik, Elektrotechnik, Informationstechnik oder Wirtschaftsingenieurwesen mit sehr gutem Erfolg abgeschlossen und besitzen idealerweise Vorkenntnisse im Gebiet des Machine Learnings und/oder der Prozessanalyse. Von Vorteil, jedoch nicht Voraussetzung, ist es, bereits etwas Berufserfahrung gesammelt zu haben. Sie arbeiten zudem eigenverantwortlich in einem interdisziplinären Umfeld und verfügen über eine ausgeprägte Teamfähigkeit. Die Stelle ist zeitnah zu besetzen.
Aufgaben
Im Rahmen einer interdisziplinären Kooperation mit dem Lehrstuhl für International Relations der Hochschule für Politik München (TUM) suchen Sie nach Antworten auf aktuelle Fragen im Bereich Künstlicher Intelligenz. Hierbei geht es im Forschungsprojekt "A human preference-aware optimization system" insbesondere um die Frage, wie KI unseren Arbeitsalltag verändern wird. Dafür sollen Logistikprozesse, in denen Menschen eine zentrale Rolle einnehmen, analysiert werden. Auf Basis der Analyse werden Prozessdaten abgeleitet, die Rückschlüsse auf die Vorlieben der Mitarbeiter in den Prozessschritten ermöglichen. Als Beispiel kann hier die Kommissionierung genannt werden, in der es sowohl sitzende als auch stehende Tätigkeiten gibt, welche wiederum unterschiedlich von den Mitarbeitern bevorzugt werden. Unter Berücksichtigung dieser Präferenzen sollen KI-Systeme trainiert werden, die Optimierungspotenziale finden und nutzen. Dadurch sollen Systeme geschaffen werden, in denen Mitarbeiter optimal ihren bevorzugten Aufgaben zugeteilt und die Stärken der einzelnen Individuen gefördert werden. Anschließend soll dieses Wissen in Entwicklungsrichtlinien für zukünftige KI-Architekten überführt werden.
Wir bieten
Es erwartet Sie eine angenehme Arbeitsatmosphäre in einem dynamischen Team. Die Möglichkeit zur Promotion ist gegeben. Die Beschäftigung erfolgt mit entsprechender Vergütung nach dem Tarifvertrag für den öffentlichen Dienst der Länder (TV-L) für eine befristete Vollzeitstelle. Schwerbehinderte werden bei im Wesentlichen gleicher Eignung und Qualifikation bevorzugt eingestellt. Die TUM strebt eine Erhöhung des Frauenanteils an. Qualifizierte Frauen werden deshalb besonders aufgefordert, sich zu bewerben.
Bewerbung
Wir freuen uns auf Ihre aussagekräftigen Unterlagen. Senden Sie diese bitte per E-Mail oder Post an:
Technische Universität München
Fakultät für Maschinenwesen
Lehrstuhl für Fördertechnik Materialfluss Logistik
Prof. Dr.-Ing. Johannes Fottner
Boltzmannstraße 15
85748 Garching
bewerbung@fml.mw.tum.de
Data Protection Information: Kontakt: bewerbung@fml.mw.tum.de MORE INFORMATIONhttps://www.mw.tum.de/fml/karriere/
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