Computer-Jobsuche für Physikalische

5 Stellenanzeigen für Physikalische

Baustoffprüfer (m/w/d)

Bestimmung der Bodeneigenschaften sowie Bodenkennwerte ermitteln, Erstellung von Asphaltrezepturen, Prüfung von Asphalt,Frisch- und Festbeton. Wo arbeite ich? Du arbeitest vielfältig: Im Büro am Computer und Telefon, im Labor um die Qualität des Baustoffs zu prüfen – und draußen bei der Überprüfung von Baustellen. Mitunter auch überbetrieblich in anderen Firmen.

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Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (w/m/d) - Softwareentwicklung - Digitaler Zwilling in der Fertigungstechnologie Aachen

Ihr Profil Erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master oder vergleichbar) der Fachrichtung Informatik, Computer Engineering Science (CES), Software Engineering oder einer vergleichbaren Fachrichtung • Programmiererfahrung in C++, C#, Python, JavaScript oder vergleichbar • Grundkenntnisse in den Bereichen Edge-/Cloud-Computing, Containervirtualisierung bzw.

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Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (w/m/d) - Softwareentwicklung - Digitaler Zwilling in der Fertigungstechnologie Aachen

Ihr Profil Erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master oder vergleichbar) der Fachrichtung Informatik, Computer Engineering Science (CES), Software Engineering oder einer vergleichbaren Fachrichtung • Programmiererfahrung in C++, C#, Python, JavaScript oder vergleichbar • Grundkenntnisse in den Bereichen Edge-/Cloud-Computing, Containervirtualisierung bzw.

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Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in - PhD (w/m/d) Aachen

Erfahrung mit Self-Supervised Learning (SSL), Transformern oder modernen Architekturen wie Masked Autoencoders (MAE) / JEPA ist ausdrücklich erwünscht. * Methodisches Wissen: Starkes Verständnis von Computer Vision, Representation Learning und hochdimensionaler Geometrie. * Soft Skills: Leidenschaft für die Lösung medizinischer Herausforderungen und die Fähigkeit zur Arbeit in multidisziplinären Teams (Ingenieure, Kliniker).

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Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in - PhD (w/m/d) Aachen

Erfahrung mit Self-Supervised Learning (SSL), Transformern oder modernen Architekturen wie Masked Autoencoders (MAE) / JEPA ist ausdrücklich erwünscht.  * Methodisches Wissen: Starkes Verständnis von Computer Vision, Representation Learning und hochdimensionaler Geometrie.  * Soft Skills: Leidenschaft für die Lösung medizinischer Herausforderungen und die Fähigkeit zur Arbeit in multidisziplinären Teams (Ingenieure, Kliniker).

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