STUDENTISCHE/WISSENSCHAFTLICHE HILFSKRAFT KÜNSTLICHE INTELLIGENZ IM SUPPLY CHAIN MANAGEMENT

Die Fraunhofer-Gesellschaft (www.fraunhofer.de) betreibt in Deutschland derzeit 76 Institute und Forschungseinrichtungen und ist die weltweit führende Organisation für anwendungsorientierte Forschung. Rund 30 800 Mitarbeitende erarbeiten das jährliche Forschungsvolumen von 3,0 Milliarden Euro.

Das Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik (IML) gilt als erste Adresse in der ganzheitlichen Logistikforschung. Wir unterstützen Unternehmen jeder Branche und Größe bei allen Fragen hinsichtlich des Materialflusses und der Logistik. Als Teil einer der führenden Organisationen für angewandte Forschung in Europa bieten wir engagierten Bewerberinnen und Bewerbern anspruchsvolle Aufgaben mit Verantwortung und Gestaltungsspielraum.

Die Abteilung »Supply Chain Engineering« des Fraunhofer IML bzw. das Team Supply Chain Management bearbeiten branchenunabhängige Aufgaben im Bereich der Prozessgestaltung und -optimierung sowie die Umsetzung in organisatorische, technische und IT-spezifische Kundenlösungen. Wir sind dabei sowohl im Industrieauftrag mit konkreten Transfer- und Umsetzungsprojekten als auch in der nationalen und europäischen Forschung aktiv. Ein überblick über das Aufgabenspektrum der Abteilung und des Teams finden Sie online unter www.iml.fraunhofer.de/scm.

Aktuelle Forschungs- und Projektthemen beschäftigen sich mit dem Einsatz künstlicher Intelligenz für Fragestellungen des Supply Chain Managements, wie bspw. KI in der Bedarfsprognose, KI-gestützte Disposition in logistischen Netzwerken oder der Einsatz von Large-Language-Modellen im Risikomanagement.

Was Du bei uns tust

Aktive Mitarbeit an spannenden Industrie- und praxisnahen Forschungsprojekten
Unterstützung bei der Planung und Durchführung von Workshops
Datenanalysen vorbereiten und aufbereiten
Mitwirkung an der Entwicklung von KI-Anwendungen im Supply Chain Management, zum Beispiel Reinforcement-Learning für die Bedarfsprognose oder Large Language Models im Risikomanagement

Was Du mitbringst

Studierst du Logistik, Wirtschaftsingenieurwesen, Ingenieurwesen, Wirtschaftsinformatik, Statistik oder etwas Ähnliches?
Hast du Interesse und ein bisschen Know-how in Supply Chain Management und künstlicher Intelligenz?
Bist du gut mit Microsoft Office (Excel, PowerPoint, Word, Visio, Outlook)?
Kannst du programmieren oder willst du es lernen, vor allem in Python?
Dein Deutsch und Englisch sind echt gut?
Bist du analytisch, arbeitest selbstständig, magst Teamarbeit und kannst gut kommunizieren?

Was Du erwarten kannst

spannende Aufgaben in künstlicher Intelligenz für Supply Chain Management
Du wirst lernen, wie man genetische Algorithmen und coole Sachen wie (Meta-)Heuristiken anwendet
Arbeitszeiten, die zu deinem Studium passen und flexibel sind
Möglichkeit, bei Projekten oder Abschlussarbeiten betreut zu werden

Wir wertschätzen und fördern die Vielfalt der Kompetenzen unserer Mitarbeitenden und begrüßen daher alle Bewerbungen – unabhängig von Alter, Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung sowie sexueller Orientierung und Identität. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt.

Die wöchentliche Arbeitszeit beträgt 15 Stunden.

Mit ihrer Fokussierung auf zukunftsrelevante Schlüsseltechnologien sowie auf die Verwertung der Ergebnisse in Wirtschaft und Industrie spielt die Fraunhofer-Gesellschaft eine zentrale Rolle im Innovationsprozess. Als Wegweiser und Impulsgeber für innovative Entwicklungen und wissenschaftliche Exzellenz wirkt sie mit an der Gestaltung unserer Gesellschaft und unserer Zukunft.

Haben wir Dein Interesse geweckt? Dann bewirb Dich jetzt online mit Deinen aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen. Wir freuen uns darauf, Dich kennenzulernen!

Fragen zu dieser Position beantwortet dir gerne:

Lucas Schreiber

lucas.schreiber@iml.fraunhofer.de

Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik IML

www.iml.fraunhofer.de

Kennziffer: 72979 Bewerbungsfrist: 30.04.2024

Stellensegment: Supply Chain, Supply Chain Manager, Supply, Manager, Engineer, Operations, Management, Engineering

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