Wissenschaftliche Mitarbeiterin Intelligente Signalverarbeitung für Railway IoT 80 – 100 %

Über den Job

Wissenschaftliche Mitarbeiterin Intelligente Signalverarbeitung für Railway IoT 80 – 100 %

Sind Sie leidenschaftlich daran interessiert, die Signalverarbeitung weiter voranzutreiben? Faszinieren Sie die Kombination mit Deep-Learning-Methoden, um reale Lösungen zu entwickeln, die in betrieblichen Bahnsystemen eingesetzt werden? Wenn ja, ist diese Stelle genau das Richtige für Sie.

Fakultät: School of Engineering

Startdatum: 1. Juni 2026 oder nach Vereinbarung

• Als Teil unseres Forschungsteams spielen Sie eine zentrale Rolle in angewandten Forschungsprojekten zu KI für intelligente Maschinenzustände.
• Sie entwickeln innovative Methoden unter Verwendung modernster Signalverarbeitungs-, Machine-Learning- und Deep-Learning-Techniken und veröffentlichen Ihre Ergebnisse in wissenschaftlichen Zeitschriften und Konferenzen.
• Sie verbinden Ingenieurwissen mit fortgeschrittenen Signalverarbeitungs- und Data-Science-Ansätzen.
• Sie entwerfen und implementieren Algorithmen zur Früherkennung und Diagnose von Ausfällen in Bahnsystemen.
• Sie arbeiten eng mit Industriepartnern zusammen, um entwickelte Algorithmen in realen Betriebsumgebungen zu übertragen und einzusetzen.
• Ihre Arbeit konzentriert sich hauptsächlich auf die Forschung und Entwicklung von Algorithmen, mit relativ begrenzten Aufgaben im Bereich Datenengineering oder -management.
• Sie haben die Möglichkeit, studentische Forschungsprojekte mitzubetreuen und zur Entwicklung von Nachwuchsforschern beizutragen.
• Sie werden von erfahrenen Kolleginnen und Kollegen unterstützt, was Ihnen ermöglicht, Ihre technische und wissenschaftliche Expertise weiterzuentwickeln.

Die Stelle bietet ein hohes Maß an Flexibilität und Autonomie in Ihrer täglichen Arbeit. Sie treten einer dynamischen und lohnenden Forschungsumgebung bei, die multidisziplinäre Innovation mit starker industrieller Zusammenarbeit verbindet. Die Stelle ist zunächst auf zwei Jahre befristet, mit der Möglichkeit einer Verlängerung auf maximal drei Jahre.

• Sie verfügen über einen Master- oder Doktortitel in Ingenieurwissenschaften, Physik, Informatik, Statistik, Angewandter Mathematik oder einem verwandten Fachgebiet.
• Sie besitzen fundierte Kenntnisse und praktische Erfahrung in der Signalverarbeitung, einschließlich Methoden wie Fourier-, Wavelet- und Hilbert-Transformationen. Erfahrung in der Audio-Signalverarbeitung ist von Vorteil.
• Sie haben Programmiererfahrung in Python; Kenntnisse in TensorFlow, Keras oder PyTorch sind ein Plus.
• Sie haben Erfahrung in der Anwendung von Datenanalyse- und Machine-Learning-Techniken; Erfahrung mit Deep-Learning-Algorithmen ist von Vorteil.
• Erfahrung mit realen, unüberwachten Datenumgebungen ist wünschenswert.
• Sie verfügen über starke schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten in Englisch.
• Sie sind neugierig und motiviert, neue Methoden und Algorithmen zu entwickeln und in realen industriellen Systemen anzuwenden.
• Sie sind bestrebt, Ihre Forschungskompetenzen unter Anleitung erfahrener Forscher weiterzuentwickeln.
• Wir begrüßen Bewerbungen von proaktiven und selbstmotivierten Kandidaten, die starkes analytisches Denken, ausgezeichnete Problemlösungsfähigkeiten, effektive Kommunikationsfähigkeiten und Originalität in ihrem Ansatz zeigen.

Die Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften ZHAW ist eine der größten multidisziplinären Fachhochschulen der Schweiz mit über 14.000 Studierenden und 3.400 Mitarbeitenden.

Als eine der führenden Bildungs- und Forschungseinrichtungen der Schweiz konzentriert sich die School of Engineering (SoE) auf zukunftsrelevante Themen. Vierzehn Institute und Zentren gewährleisten eine hochwertige Ausbildung, Forschung und Entwicklung mit Schwerpunkt auf den Bereichen Energie, Mobilität, Information und Gesundheit.

Am Institut für Data Science (IDS) verwandeln wir Daten in greifbaren Mehrwert. Mit einer starken wissenschaftlichen Basis und klarem Fokus auf praktische Lösungen entwickeln wir innovative Ansätze in Data Science und Business Engineering.

Unser Forschungsteam am IDS konzentriert sich auf intelligente, datengetriebene Lösungen für die Überwachung und Optimierung des Maschinenzustands in Industrie- und Infrastruktursystemen.

Diese Position bietet die Möglichkeit, gemeinsam mit einem multidisziplinären Team erfahrener Forscher und Industrieexperten hochmoderne Lösungen für zustandsbasierte Instandhaltung von Bahnsystemen an der Schnittstelle von Signalverarbeitung und Machine Learning zu entwickeln.

Die ZHAW setzt sich für geschlechtergemischte und vielfältige Teams ein, um Gleichstellung, Vielfalt und Innovation zu fördern.

Wir bieten hochschulgerechte Arbeits- und Anstellungsbedingungen an und fördern aktiv die Personalentwicklung unserer Mitarbeitenden und Führungspersonen. Eine detaillierte Beschreibung der Vorteile ist auf der Webseite «Arbeiten an der ZHAW» zu finden. Hier die wichtigsten Eckpunkte:

Dr. Lilach Goren Huber

Senior Lecturer, Machine Health Intelligence

Irina Keiser

Recruiting Manager