Am **Lehrstuhl für Faserverbundkunststofftechnologie** des **Instituts für Material ResourceManagement (MRM)** der Universität Augsburg ist **zum 1. Mai 2026** eine Stelle als 

**wissenschaftliche Mitarbeiterin / wissenschaftlicher Mitarbeiter (m/w/d)**

im **Umfang der regelmäßigen Arbeitszeit** in einem **zunächst** **bis zum 30. April 2028 befristeten Beschäftigungsverhältnis** zu besetzen. Die Anstellung erfolgt im Rahmen des Forschungsprojekts **„InfuSense – Künstliche Intelligenz für materialspezifische Datenerfassung und Charakterisierung in der Vakuuminfusion von Matrixsystemen“**. Das Projekt hat eine Laufzeit von 2 Jahren. [Die Vergütung erfolgt bei Vorliegen der persönlichen und tariflichen Voraussetzungen nach Entgeltgruppe 13 TV-L.]() Die Stelle ist teilzeitfähig, sofern durch Jobsharing die ganztägige Wahrnehmung der Aufgaben gesichert ist.

**Projektbeschreibung**

Ziel des Projekts *InfuSense* ist die Entwicklung einer **KI-gestützten Methodik zur Material-charakterisierung und zur materialspezifischen Prozessführung** bei der Vakuuminfusion neuartiger Matrixsysteme. Durch die systematische Erfassung von Material- und Prozessdaten sowie den Einsatz von Machine-Learning-Modellen sollen etablierte Epoxidharze und alternative Harzsysteme (z.B. Vitrimere) vergleichbar gemacht werden. Dies ermöglicht verkürzte Entwicklungszeiten, eine höhere Prozessrobustheit und eine nachhaltigere industrielle Fertigung von Faserverbundwerkstoffen.

**Ihre Aufgaben:**

- Entwicklung und Auswahl geeigneter Prüf- und Charakterisierungsmethoden für Matrixsysteme (u. a. Epoxidharze, Vitrimere)
- Durchführung materialanalytischer Untersuchungen (z. B. **DSC**, **DMA**)
- Anwendung prozessnaher Messmethoden, insbesondere **Dielektrische Analyse (DEA)** während der Vakuuminfusion
- Umfassende Erfassung und strukturierte Aufbereitung von Material- und Prozessdaten
- Aufbau und Pflege einer integrierten Datenbank für Labor- und Prozessdaten
- Entwicklung KI-gestützter Auswertemethoden zur materialspezifischen Prozessführung
- Unsupervised Feature-Extraktion mittels **Autoencodern**
- Aufbau prädiktiver Qualitätsmodelle (z. B. Entscheidungsbäume, neuronale Netze) auf Basis von Open-Source-Software
- Integration und Validierung der entwickelten Modelle in realen Vakuuminfusionsprozessen
- Wissenschaftliche Auswertung, Publikation der Ergebnisse sowie Präsentation auf Fachkonferenzen
- Unterstützung bei der Ableitung praxisnaher Guidelines für industrielle Anwender

**Ihr Profil:**

- Abgeschlossenes wissenschaftlich-technisches Hochschulstudium (M.Sc. / Diplom) im Bereich
- Werkstoff-/Materialwissenschaften,
- Kunststofftechnik,
- Ingenieurinformatik oder einer vergleichbaren Fachrichtung
- Kenntnisse im Bereich **Faserverbundwerkstoffe** und/oder **Harz- und Matrixsysteme **wünschenswert
- Erfahrung mit materialanalytischen Methoden (DSC, DMA, DEA von Vorteil)
- Interesse an **Datenanalyse, Machine Learning und KI-Methoden**
- Grundkenntnisse in Programmierung (z. B. Python, MATLAB) wünschenswert
- Selbstständige, strukturierte und experimentell geprägte Arbeitsweise
- Sehr gute Deutsch- oder Englischkenntnisse in Wort und Schrift
- Motivation zur wissenschaftlichen Weiterqualifikation (Promotion erwünscht)

Die erforderlichen Qualifikationen sind bereits in den Bewerbungsunterlagen durch entsprechende Zeugnisse nachzuweisen.

**Wir bieten:**

- Mitarbeit in einem **interdisziplinären und innovativen Forschungsprojekt** an der Schnittstelle von Materialtechnik und Künstlicher Intelligenz
- Möglichkeit zur **Promotion** im thematischen Umfeld des Projekts
- Moderne Labor- und Versuchsinfrastruktur im Bereich Faserverbundtechnologie
- Enge Zusammenarbeit mit industriellen Partnern
- Flexible Arbeitszeiten und ein kollegiales Arbeitsumfeld
- Die im öffentlichen Dienst üblichen Sozialleistungen

Die Universität Augsburg fördert die berufliche Gleichstellung von Frauen. Frauen werden ausdrücklich aufgefordert, sich zu bewerben. Die Universität Augsburg setzt sich besonders für die Vereinbarkeit von Familie und Erwerbsleben ein. Für mehr Informationen wenden Sie sich bitte an die [Beauftragte für die Gleichstellung von Frauen in Wissenschaft und Kunst ]()der Fakultät. Schwerbehinderte Bewerberinnen und Bewerber (m/w/d) werden bei ansonsten im Wesentlichen gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt eingestellt.

**Bewerbung**

Bitte senden Sie Ihre aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen (**Anschreiben, Lebenslauf, Zeugnisse**) in elektronischer Form **bis spätestens**

**31. März 2026**

an Prof. Dr.-Ing. Michael Kupke ([michael.kupke@uni-a.de](mailto:michael.kupke@uni-a.de)).