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Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in im Bereich Werkstoffkunde / Schwerpunkt Kautschuktechnologie (Promotion)
- Location
- Gummersbach
- Remote
- Hybrid
- Employment type
- Full-time, Temporary Work
- Experience
- Mid-Level
- Field
- Engineering
- Application deadline
- Nov 1, 2026
Requirements at a glance
- Master Werkstoffkunde (Required)
- Kunststofftechnik (Required)
- Chemie (Required)
- Maschinenbau (Required)
- Systemtechnik (Required)
- Werkstoffprüfung und -analyse (Required)
- Kautschuktechnologie (Required)
- Labor Forschungspraxis (Required)
- Python (Preferred)
- Machine Learning (Preferred)
- MS Office (Required)
- Laborsoftware (Required)
RequiredPreferred
Today
Wissenschaftlicher Mitarbeiterin im Bereich Werkstoffkunde / Schwerpunkt Kautschuktechnologie (Promotion) ab 01.11.2026 | befristet bis 31.10.2029 | Vollzeit | Fakultät für Informatik und Ingenieurwissenschaften | Campus Gummersbach
Das erwartet Sie
- Mitarbeit im Projekt "DisKauM: Dispersionsmessung von Kautschukcompounds direkt im Mischsaal"
- Eigenständige Literaturrecherche und -auswertung
- Planung, Durchführung und Interpretation von Versuchen und Messungen im Bereich der Elastomer-Werkstoffe im Labor
- Entwicklung einer Messmethodik von Mikrodispersion
- Herstellung und umfassende Charakterisierung von Gummimischungen und Vulkanisaten
- Projektmanagement und Monitoring der Meilensteinerreichung
- Kommunikation und Berichterstattung an industrielle Projektpartner*innen
- Dokumentation der Forschungsergebnisse
- Erstellung von Projektberichten und wissenschaftlichen Publikationen zu den im Projekt gewonnenen Erkenntnissen
- Eigenständige Forschung im Themenbereich mit der Möglichkeit einer Promotion
Das bringen Sie mit
- Hochschulabschluss (Masterniveau) im Bereich Werkstoffkunde, Kunststofftechnik, Chemie, Maschinenbau, Systemtechnik oder vergleichbar
- Erfahrung im Bereich der Werkstoffprüfung und - analyse
- Fundierte Kenntnisse der Werkstoffkunde, insbesondere der polymeren Werkstoffe (v. a. Kautschuktechnologie)
- Wissenschaftliche Forschungspraxis im Labor, inklusive Versuchsplanung und -durchführung
- Programmierkenntnisse, idealerweise in Phyton sowie Kenntnisse in Machine-Learning-Methoden von Vorteil
- Routinierte Anwendung von gängigen MS-Office Programmen sowie Laborsoftware
- Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse
- Selbstständige, sorgfältige und analytische Denk- und Arbeitsweise
- Kommunikations- und Kooperationsfähigkeit
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