Stu­den­ti­sche Aus­hilfe (w/m/d) Metho­den & Simu­la­tion - #2141994

PTS – Institut für Fasern & Papier gGmbH

Die PTS als gemeinnütziges Papierforschungsinstitut ist deutschlandweit einzigartig mit ihrer Expertise auf dem Gebiet der Fasern. Unser Team aus ca. 80 fest angestellten Mitarbeitenden und rund 20 Studierenden am Standort in Heidenau – direkt am Elberadeweg gelegen – arbeitet mit großer Leidenschaft an den drängendsten Themen von heute und morgen. Pflanzenfasern als nachwachsender, immer besser rezyklierbarer und bioabbaubarer Rohstoff, leisten einen entscheidenden Beitrag zu einem nachhaltigen Wirtschaften mit den wertvollen Ressourcen, die uns die Natur bereitstellt

Die Erfahrung aus über 70 Jahren Papierforschung sowie die Begeisterung des Nachwuchses schaffen ein modernes Arbeitsumfeld, in dem weltoffene und aufgeschlossene Menschen mit Teamgeist, Neugier und gegenseitiger Unterstützung zusammenarbeiten

Studentische Aushilfe (w/m/d) Methoden & Simulation

Materialprüfung & Analytik



Job Code PTS-HK0065

Aufgabenbeschreibung:

• 
  Literaturrecherche, Entwicklung und Validierung von Prüfmethoden sowie messtechnische Erfassung von Materialkennwerten an naturfaserbasierten Werkstoffen (Papier, Karton, Wellpappe)
  
• 
  Nutzung von kamerabasierten Messsystemen (optisch, Thermografie)
  
• 
  Anwendung der Finiten-Elemente-Methode
  
• 
  Mathematisch-statistische Datenauswertung z. B. auf Basis Künstlicher Neuronaler Netze (KNN) oder alternativ Multipler Regressionsanalysen
  
• 
  Regelmäßige Vorträge zum Stand der Arbeiten
  
• 
  Berichterstellung in Form eines Großen Belegs oder einer Bachelor-, Master-, oder Diplomarbeit
  
• 
  Vortrag zu Projektergebnissen vor PTS-weitem Auditorium
  

Erwartete Qualifikationen:

• 
  Studiengang in einer der Ingenieurwissenschaften Maschinenbau, Werkstoffwissenschaft o. Ä
  
• 
  Wissen und Grundlagen zur mechanischen Werkstoffcharakterisierung/Kennwertermittlung (quasistatisch, dynamisch/impulsartig)
  
• 
  Erfahrung in der Anwendung von Programmen auf Basis der FEM (COMSOL, ANSYS, LS-DYNA) oder auf Basis von KNN (Neural Designer)
  
• 
  Kenntnisse zu automatisierten Übergabeprozessen von Daten aus einer Prüfmaschine in eine Datenbank
  
• 
  Präzise und selbstständige Arbeitsweise und das Interesse an der Lösung komplexer Fragestellungen
  
• 
  Gute kommunikative Fähigkeiten in Deutsch oder Englisch
  

Unser Angebot:

• 
  Eine spannende, abwechslungsreiche Tätigkeit zur fachlichen & persönlichen Weiterentwicklung
  
• 
  Flexible Arbeitszeitgestaltung: Voll- oder Teilzeit, gern langfristig
  
• 
  Wertvolle Erfahrungen und Einblicke in ein modernes Forschungs-, Entwicklungs- und Dienstleistungsumfeld
  
• 
  Möglichkeit zum freien Einbringen von Ideen
  
• 
  Zusammenarbeit mit einem offenen und motivierten Team
  
• 
  Zuschuss zum abwechslungsreichen Mittagessen in unserer Betriebskantine
  
• 
  Ab Dresden in 20 Minuten erreichbar
  

Hinweise zur Bewerbung:

Haben wir Dein Interesse geweckt? Dann freuen wir uns auf Deine Bewerbung unter Angabe des Job Codes und dem nächstmöglichen Eintrittstermin

Ansprechpartnerin: Frau Lisa Beyer



Kontakt: Pirnaer Straße 37, 01809 Heidenau (bei Dresden), Tel: 03529 551-720,

[email protected]

Unsere Stellenausschreibungen finden Sie unter:

https://www.ptspaper.de/de/ueber-uns/karriere/stellenangebote/

Anzahl Angestellte:

ca.120

Standort:

• 
  
  bei Dresden, Heidenau
  
  
  (Sachsen, Deutschland)
  

Kategorie:

• 
  Studentische Hilfskraft
  
• 
  Werkstudent*in
  

Stellenumfang:

Teilzeit

Beginn frühestens:

Frühestmöglich

Vergütung:

nach Vereinbarung

Aufgabengebiet:

• 
  Ingenieurwesen
  
• 
  Maschinenbau
  
• 
  Natur- und Umweltwissenschaften
  
• 
  Werkstoffwissenschaften
  

Studienrichtung:

• 
  Agrar-, Forst-, Ernährungswissenschaften & Veterinärmedizin
  
• 
  Ingenieurwissenschaften
  
• 
  Naturwissenschaften & Mathematik
  
• 
  Maschinenbau
  
• 
  Material- & Werkstoffwissenschaften
  

Arbeitssprache & erwartetes Niveau:

• 
  
  Deutsch
  
  (sehr gute Kenntnisse)
  
• 
  
  Englisch
  
  (gute Kenntnisse)