Erstellt am 10. Juni 2026
Studentische Hilfskraft (w/m/d) - Sensorbasierte Löserdetektion
RWTH Aachen Maschinenbau
Aachen, Nordrhein-Westfalen 52062, Germany
Vollzeit
Reference: 2095876980
Anbieter
Lehrstuhl und Institut für Advanced Mining Technologies
Unser Profil
Das Institute for Advanced Mining Technologies entwickelt Technologien für die Automatisierung, Digitalisierung und Elektrifizierung von Bergbaumaschinen und -prozessen, um eine sichere, effiziente und verantwortungsvolle Rohstoffgewinnung zu ermöglichen. Kernbereich des Institutes ist deshalb die Entwicklung von Sensortechnologien und entsprechenden Algorithmen zur Generierung, Erfassung und Verarbeitung von Daten und Informationen entlang der gesamten Daten-Informations-Wertschöpfungskette. Wir sind ein interdisziplinäres Team, unter anderem aus Maschinenbau-, Elektrotechnik-, Bergbauingenieuren sowie Hard- und Software-Developern.
Ihr Profil
Ihre Aufgaben
Für das ScaleAssist Projekt suchen wir eine studentische Hilfskraft mit Programmiererfahrung. Das Projekt ScaleAssist dreht sich um das Entwickeln eines Assistenzsystems zum maschinellen Berauben. Das Berauben ist ein sicherheitsrelevanter Prozess im untertägigen Bergbau, in dem loses, aber noch nicht herabgefallenes Gestein - sogenannte Löser - identifiziert und kontrolliert entfernt wird.
Um Bereiche mit Lösern zu identifizieren, verwenden wir eine Infrarot-Kamera und einen Acoustic-Emission-Sensor. Die von den Sensoren ausgegebenen Daten werden erst gespeichert und dann ausgewertet. Auf lange Sicht sollen die Datenaufnahme und die Datenauswertung zu einem Assistenzsystem ausgebaut werden, dass in Echtzeit Daten auswertet und die Ergebnisse anzeigt.
Zur schrittweisen Verbesserung der Aufnahme- und Auswertungssoftware und dem Ausbau dieser Software zu einem Assistenzsystem suchen wir Unterstützung.
Deine primäre Aufgabe in diesem Projekt ist die Unterstützung bei der Weiterentwicklung der Datenaufnahme- und Auswertungssoftware. Wir legen großen Wert auf lesbaren, gut dokumentierten Code. Entsprechend dem Ziel, ein Assistenzsystem zu entwickeln, sind Erfahrung in der GUI Entwicklung oder zeitlichen Optimierung hilfreich, beides kann sich aber auch im Zuge dieses Projektes erarbeitet werden.
Unser Angebot
Die Einstellung erfolgt als Studentische Hilfskraft.
Die Stelle ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt zu besetzen und befristet auf 1 Jahr.
Eine Weiterbeschäftigung wird angestrebt.
Es handelt sich um eine Teilzeitstelle.
Die regelmäßige Wochenarbeitszeit beträgt 6 Stunden.
Die Eingruppierung richtet sich nach der Richtlinie für studentische und wissenschaftliche Hilfskräfte.
Die Stelle ist bewertet mit 15,20 € pro Stunde.
Über uns
Die RWTH ist als familiengerechte Hochschule zertifiziert.
Die RWTH bietet im Rahmen eines Universitären Gesundheitsmanagements eine Vielzahl von Gesundheits-, Beratungs- und Präventionsangeboten (z. B. Hochschulsport) an. Für Tarifbeschäftigte und Beamtinnen und Beamte besteht ein umfangreiches Weiterbildungsangebot und die Möglichkeit, ein Jobticket zu erwerben.
Die Stellenausschreibung richtet sich an alle Geschlechter.
Wir wollen an der RWTH Aachen University besonders die Karrieren von Frauen fördern und freuen uns daher über Bewerberinnen.
Frauen werden bei gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt berücksichtigt, sofern sie in der Organisationseinheit unterrepräsentiert sind und sofern nicht in der Person eines Mitbewerbers liegende Gründe überwiegen.
Bewerbungen geeigneter schwerbehinderter Menschen sind ausdrücklich erwünscht.
Im Sinne der Gleichbehandlung bitten wir Sie, auf ein Bewerbungsfoto zu verzichten.
Unter https://www.rwth-aachen.de/bewerbung/dsgvo-information finden Sie Informationen zur Erhebung personenbezogener Daten nach den Artikeln 13 und 14 der Datenschutz-Grundverordnung (DS-GVO).
Bewerbung
Nummer
V000011161
Frist
03.07.2026
Postalisch
RWTH Aachen University
Lehrstuhl und Institut für Advanced Mining Technologies
Marion Guoth
Wüllnerstraße 2
52062 Aachen
E-Mail
Jetzt bewerben
Bitte beachten Sie, dass Gefährdungen der Vertraulichkeit und der unbefugte Zugriff Dritter bei einer Kommunikation per unverschlüsselter E-Mail nicht ausgeschlossen werden können.
Lehrstuhl und Institut für Advanced Mining Technologies
Unser Profil
Das Institute for Advanced Mining Technologies entwickelt Technologien für die Automatisierung, Digitalisierung und Elektrifizierung von Bergbaumaschinen und -prozessen, um eine sichere, effiziente und verantwortungsvolle Rohstoffgewinnung zu ermöglichen. Kernbereich des Institutes ist deshalb die Entwicklung von Sensortechnologien und entsprechenden Algorithmen zur Generierung, Erfassung und Verarbeitung von Daten und Informationen entlang der gesamten Daten-Informations-Wertschöpfungskette. Wir sind ein interdisziplinäres Team, unter anderem aus Maschinenbau-, Elektrotechnik-, Bergbauingenieuren sowie Hard- und Software-Developern.
Ihr Profil
- Aktuelles Studium an einer Hoch- oder Fachhochschule
- Gute Programmierkenntnisse (Python)
- Selbstständige Arbeitsweise
- Englisch fließend in Wort und Schrift
- Optional: Ein Auge für oder Interesse an Design
- Optional: Kenntnisse in C++ oder Rust
- Optional: Spanisch Kenntnisse
Ihre Aufgaben
Für das ScaleAssist Projekt suchen wir eine studentische Hilfskraft mit Programmiererfahrung. Das Projekt ScaleAssist dreht sich um das Entwickeln eines Assistenzsystems zum maschinellen Berauben. Das Berauben ist ein sicherheitsrelevanter Prozess im untertägigen Bergbau, in dem loses, aber noch nicht herabgefallenes Gestein - sogenannte Löser - identifiziert und kontrolliert entfernt wird.
Um Bereiche mit Lösern zu identifizieren, verwenden wir eine Infrarot-Kamera und einen Acoustic-Emission-Sensor. Die von den Sensoren ausgegebenen Daten werden erst gespeichert und dann ausgewertet. Auf lange Sicht sollen die Datenaufnahme und die Datenauswertung zu einem Assistenzsystem ausgebaut werden, dass in Echtzeit Daten auswertet und die Ergebnisse anzeigt.
Zur schrittweisen Verbesserung der Aufnahme- und Auswertungssoftware und dem Ausbau dieser Software zu einem Assistenzsystem suchen wir Unterstützung.
Deine primäre Aufgabe in diesem Projekt ist die Unterstützung bei der Weiterentwicklung der Datenaufnahme- und Auswertungssoftware. Wir legen großen Wert auf lesbaren, gut dokumentierten Code. Entsprechend dem Ziel, ein Assistenzsystem zu entwickeln, sind Erfahrung in der GUI Entwicklung oder zeitlichen Optimierung hilfreich, beides kann sich aber auch im Zuge dieses Projektes erarbeitet werden.
Unser Angebot
Die Einstellung erfolgt als Studentische Hilfskraft.
Die Stelle ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt zu besetzen und befristet auf 1 Jahr.
Eine Weiterbeschäftigung wird angestrebt.
Es handelt sich um eine Teilzeitstelle.
Die regelmäßige Wochenarbeitszeit beträgt 6 Stunden.
Die Eingruppierung richtet sich nach der Richtlinie für studentische und wissenschaftliche Hilfskräfte.
Die Stelle ist bewertet mit 15,20 € pro Stunde.
Über uns
Die RWTH ist als familiengerechte Hochschule zertifiziert.
Die RWTH bietet im Rahmen eines Universitären Gesundheitsmanagements eine Vielzahl von Gesundheits-, Beratungs- und Präventionsangeboten (z. B. Hochschulsport) an. Für Tarifbeschäftigte und Beamtinnen und Beamte besteht ein umfangreiches Weiterbildungsangebot und die Möglichkeit, ein Jobticket zu erwerben.
Die Stellenausschreibung richtet sich an alle Geschlechter.
Wir wollen an der RWTH Aachen University besonders die Karrieren von Frauen fördern und freuen uns daher über Bewerberinnen.
Frauen werden bei gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt berücksichtigt, sofern sie in der Organisationseinheit unterrepräsentiert sind und sofern nicht in der Person eines Mitbewerbers liegende Gründe überwiegen.
Bewerbungen geeigneter schwerbehinderter Menschen sind ausdrücklich erwünscht.
Im Sinne der Gleichbehandlung bitten wir Sie, auf ein Bewerbungsfoto zu verzichten.
Unter https://www.rwth-aachen.de/bewerbung/dsgvo-information finden Sie Informationen zur Erhebung personenbezogener Daten nach den Artikeln 13 und 14 der Datenschutz-Grundverordnung (DS-GVO).
Bewerbung
Nummer
V000011161
Frist
03.07.2026
Postalisch
RWTH Aachen University
Lehrstuhl und Institut für Advanced Mining Technologies
Marion Guoth
Wüllnerstraße 2
52062 Aachen
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