Die Gruppe »Process Intelligence« entwickelt Verfahren zur prädiktiven Analyse von Prozessen, um Abläufe in Bezug auf Zeit, Qualität und Ressourcenschonung zu optimieren. Durch die Analyse von Prozessdaten mit Hilfe von maschinellem Lernen und Process Mining können wir Erkenntnisse über den Prozess und seine Struktur gewinnen und zukünftige Entwicklungen wie Verzögerungen oder Fehler vorhersagen. Wir kombinieren dieses Wissen mit spezifischem Prozesswissen in Produktion, Logistik und Verkehr sowie mit klassischen Methoden des Business Process Management, Benchmarking und der Ursachenforschung, um individuelle Handlungsempfehlungen zur Verbesserung der Prozesse zu geben. Diese Empfehlungen können sowohl für die Steuerung als auch die Durchführung des Prozesses in Form von Überwachungs- und Vorschlagssystemen genutzt werden.
 
Sind Sie begeistert von den Zukunftsthemen Analytics und Künstliche Intelligenz? Möchten Sie Prozesse mithilfe von Machine Learning und Process Mining analysieren und prognostizieren?
 
Dann haben wir den passenden Job für Sie!
 
Was Sie bei uns tun
Forschung und Projekte: Erforschen Sie neueste Techniken in Process Mining, Machine Learning und Deep Learning und wenden Sie diese in spannenden Projekten an, insbesondere mit öffentlichen Fördergeber*innen (z. B. BMBF, BMWK, Bayern, EU).
Innovation: Entwickeln Sie kreative Ideen zur datenbasierten Analyse und Prognose von Prozessen in Produktion, Logistik und Verkehr.
Anwendung: Setzen Sie moderne Methoden des prozessbewussten Lernens für unsere industriellen Partner in realen Anwendungsfällen ein.
Teamarbeit: Arbeiten Sie an der Schnittstelle von prädiktiver Prozessanalyse, Data Science und mathematischer Optimierung und betreuen Sie studentische Hilfskräfte.
 
Was Sie mitbringen
Akademische Qualifikation: Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium der (Wirtschafts-) Informatik, (Wirtschafts-) Mathematik oder Wirtschaftswissenschaften mit Schwerpunkt auf Data Science oder Statistik.
Expertise: Kenntnisse in Machine Learning und Deep Learning, idealerweise in der Verarbeitung von Logdaten oder Text.
Programmierung: Gute Kenntnisse in Python und Erfahrung mit gängigen Machine-Learning-Bibliotheken (z. B. PyTorch, Pandas, scikit-learn).
Interesse an Prozessoptimierung: Erste Erfahrungen in der Anwendung von Process Mining und Interesse an Predictive Process Monitoring sind von Vorteil.
Technische Fähigkeiten: Erste Erfahrung in der Entwicklung von prototypischen Benutzeroberflächen (z. B. Streamlit, D3) und im Umgang mit großen, sequenziellen Datensätzen (Big Data) ist wünschenswert.
Sprachkenntnisse: Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse. 
Die Position ist auch für Berufsanfänger*innen mit entsprechenden Vorkenntnissen und Erfahrungen aus Praktika, Studien- oder Abschlussarbeiten geeignet. Bei Interesse und entsprechender Eignung besteht die Möglichkeit zur Promotion.
 
Was Sie erwarten können
Fraunhofer ist nicht nur die größte Organisation für anwendungsorientierte Forschung in Europa, sondern wir gelten auch als Top Arbeitgeber. Aber warum eigentlich?
Spannende Tätigkeit: attraktives Arbeitsumfeld bei einem Weltmarktführer in einer hochinnovativen Schlüsselbranche
Praxisbezogene Projekte mit Gestaltungsfreiraum motivieren unsere Mitarbeitenden, Innovationen voranzutreiben.
In unseren engagierten Teams bieten wir Ihnen die Freiheit für eigene Ideen und Gestaltungsspielraum.
Ihre Bedürfnisse nehmen wir ernst: Die bestmögliche Vereinbarkeit Ihres Berufs- und Privatlebens unterstützen wir durch zeitliche Flexibilität und hybrides Arbeiten.
Unsere Mitarbeitenden genießen unsere wertschätzende Kultur: Wir sind offen, hilfsbereit und pflegen einen vertrauensvollen Umgang miteinander.
Ihre Ziele und Interessen liegen uns am Herzen: Wir unterstützen Sie regelmäßig durch fachliche und persönliche Seminare, Coachings sowie Sprachkurse.
Wir ermöglichen Chancengerechtigkeit: Unsere Wissenschaftlerinnen werden beispielsweise durch das Karriereprogramm »Fraunhofer TALENTA« unterstützt.
Wir wertschätzen und fördern die Vielfalt der Kompetenzen unserer Mitarbeitenden und begrüßen daher alle Bewerbungen – unabhängig von Alter, Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung sowie sexueller Orientierung und Identität.
Die wöchentliche Arbeitszeit beträgt 39 Stunden. Die Stelle kann auch in Teilzeit besetzt werden. Die Stelle ist zunächst auf zwei Jahre befristet. Eine Verlängerung ist möglich. Anstellung, Vergütung und Sozialleistungen basieren auf dem Tarifvertrag für den öffentlichen Dienst (TVöD). Zusätzlich kann Fraunhofer leistungs- und erfolgsabhängige variable Vergütungsbestandteile gewähren.
Mit ihrer Fokussierung auf zukunftsrelevante Schlüsseltechnologien sowie auf die Verwertung der Ergebnisse in Wirtschaft und Industrie spielt die Fraunhofer-Gesellschaft eine zentrale Rolle im Innovationsprozess. Als Wegweiser und Impulsgeber für innovative Entwicklungen und wissenschaftliche Exzellenz wirkt sie mit an der Gestaltung unserer Gesellschaft und unserer Zukunft. 
 
Wir wertschätzen und fördern die Vielfalt der Kompetenzen unserer Mitarbeitenden und begrüßen daher alle Bewerbungen – unabhängig von Alter, Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung sowie sexueller Orientierung und Identität. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt.
Die wöchentliche Arbeitszeit beträgt 39 Stunden. Die Stelle kann auch in Teilzeit besetzt werden. 
Mit ihrer Fokussierung auf zukunftsrelevante Schlüsseltechnologien sowie auf die Verwertung der Ergebnisse in Wirtschaft und Industrie spielt die Fraunhofer-Gesellschaft eine zentrale Rolle im Innovationsprozess. Als Wegweiser und Impulsgeber für innovative Entwicklungen und wissenschaftliche Exzellenz wirkt sie mit an der Gestaltung unserer Gesellschaft und unserer Zukunft. 
Haben wir Ihr Interesse geweckt? Dann bewerben Sie sich jetzt online mit Ihren aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen. Wir freuen uns darauf, Sie kennenzulernen! 
 
 
 
 
 
Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen IIS 
www.iis.fraunhofer.de 

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