Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in - Lehrstuhl für Fahrzeugleichtbau (Projekt Shift)
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Bereich: Fakultät IV - Naturwissenschaftlich-Technische Fakultät | Stellenumfang: Vollzeit | Beschäftigungsdauer: befristet | Ausschreibungs-ID: 6609
Wir sind eine interdisziplinär ausgerichtete und weltoffene Universität mit aktuell rund 14.000 Studierenden und einem Fächerspektrum von den Geistes-, Sozial- und Wirtschaftswissenschaften bis hin zu Natur-, Ingenieur- und Lebenswissenschaften. Mit über 2.000 Beschäftigten zählen wir zu den größten Arbeitgebern der Region und bieten ein einzigartiges Umfeld für Lehre, Forschung und Weiterbildung.
Wir suchen:
In der Fakultät IV - Naturwissenschaftlich-Technische Fakultät, Department Maschinenbau, suchen wir eine/n wissenschaftliche/n MItarbeiter/in zum 01.09.2025 zu folgenden Konditionen:
- 100% = 39,83 Stunden
- Entgeltgruppe 13 TV-L
- befristet bis 31.08.2027
Ihre Aufgaben:
- Entwicklung und Optimierung eines neuartigen thermo-mechanischen Umformprozesses für hochfeste Stähle der 3. Generation zur Herstellung hochfeste und hochpräzise Strukturbauteile für die Fahrzeugstrukturen
- Begleitung und Mitwirkung bei der Entwicklung zugehöriger metallurgischer Prozesse
- Entwicklung der Versuchstechnik für die thermo-mechanischen Behandlungen einschließlich Beschichtungen
- Analyse mechanischer Eigenschaften umgeformter Proben und Bauteile in Verbindung mit Prozessparametern
- Durchführung und Bewertung von Umformversuchen mit unterschiedlichen Fertigungsstrategien
- Experimentelle Charakterisierung der umgeformten Bauteile
- Werkstoffanalytik zur Charakterisierung der mechanischen und mikrostrukturellen Eigenschaften
- Enge Zusammenarbeit mit europäischen Industrie- und Forschungspartnern aus Werkstoff-, Prozess- und Werkzeugentwicklungen
Ihr Profil:
- Abgeschlossenes Masterstudium in Maschinenbau, Werkstofftechnik, Materialwissenschaft und Fertigungstechnik oder vergleichbar
- Gute Kenntnisse über Stahlwerkstoffe, ihre Phasenumwandlungen und Eigenschaften sowie Werkstoffcharakterisierung
- Gute Kenntnisse in Umformtechnik
- Erfahrung in numerischer Simulation (z.B. Abaqus, LS-Dyna) und CAD-Konstruktion (z.B. Catia) von Vorteil
- Sehr gute Englischkenntnisse für die Zusammenarbeit mit internationalen Partnern
- Gute Deutschkenntnisse von Vorteil
- Selbstständige und strukturierte Arbeitsweise
- Hohe Leistungsbereitschaft sowie Kommunikations- und Organisationsfähigkeit
Unser Angebot:
- Förderung der eigenen wissenschaftlichen Qualifizierung nach dem Wissenschaftszeitvertragsgesetz (z.B. Promotion)
- Innovatives und kreatives Arbeitsumfeld
- Mitarbeit in einem internationalen Forschungsprojekt, welches Grundlagenforschung mit direktem Anwendungsbezug verbindet
- Enge Kooperation mit Industrie und Wissenschaft
- Fehlertolerantes Management und Freiheiten zum Ausprobieren
- Umfangreiche Hard- und Software-Ausstattung für das wissenschaftliche Arbeiten
Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung bis zum 11.06.2025.
Bitte bewerben Sie sich ausschließlich über unser Jobportal (https://jobs.uni-siegen.de). Bewerbungen in Papierform oder per E-Mail können wir leider nicht berücksichtigen.
Ihre Ansprechperson:
Prof. Dr.-Ing. Xiangfan Fang
0271 / 740-2384
petra.kauschke[AT]uni-siegen.de
Chancengerechtigkeit und Diversity werden an der Universität Siegen gefördert und gelebt. Die Ausschreibung richtet sich ausdrücklich an Menschen aller Geschlechter (m/w/d); Bewerbungen von Frauen werden gemäß Landesgleichstellungsgesetz besonders berücksichtigt. Gleichermaßen wünschen wir uns Bewerbungen von Personen mit unterschiedlichstem persönlichen, sozialen und kulturellen Hintergrund, Menschen mit Schwerbehinderung und diesen Gleichgestellten.
Karrierestufe
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Berufseinstieg
Beschäftigungsverhältnis
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Vollzeit
Tätigkeitsbereich
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Forschung, Analyst und IT
Branchen
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Politische Organisationen
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Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in Machine Learning & KI
Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in Institut Musik, Populäre Musik und Gender Studies (m/w/d)
Projektleiter (m/w/d) Maschinendatenanalyse
Gummersbach 50.000,00€-75.000,00€ Vor 2 Wochen
Das Know-how unserer Community ist jetzt auf völlig neue Weise zugänglich. Zu jedem Artikel, der mittels KI begonnen wurde, fügen Expert:innen ihre Insights hinzu.