Werkstudent*in im Bereich KI‑gestützte Mikroskopieanalyse in Dresden

Über GF

GlobalFoundries® Inc. (GF®) ist einer der weltweit führenden Halbleiterhersteller. GF definiert Innovation und Halbleiterfertigung neu, indem es funktionsreiche Prozesstechnologielösungen mit führender Performance in allen Wachstumsmärkten entwickelt und liefert. GF bietet einen einzigartigen Mix aus Design-, Entwicklungs- und Fertigungsdienstleistungen. Mit einem talentierten und diversen Team und Fertigungsstandorten in den USA, Europa und Asien, ist GF ein zuverlässiger Technologieanbieter für seine weltweiten Kunden. GF beschäftigt rund 13.000 Mitarbeitende, davon mehr als 3.000 in Dresden.  

Weitere Informationen finden Sie unter  hier . 

Über den Bereich

Das Physical Analysis Lab (PAL) unterstützt die Fertigung durch hochauflösende physikalische Analysen zur Qualitätskontrolle, Fehleranalyse und Prozessabsicherung.

Zu den Aufgaben gehören die Ursachenklärung von Defekten, die Validierung neuer Technologien und Prozesse, Qualitätssicherung sowie die Weiterentwicklung analytischer Methoden.

Dabei arbeitet das Lab eng mit Entwicklung, Produktion und externen Partnern zusammen und liefert belastbare Entscheidungsgrundlagen und qualifizierte Rückmeldung für den Fertigungsbetrieb.

Stellenprofil

• KI‑gestützte Aufnahme, Auswertung und Analyse von Mikroskopiebildern (TEM, SEM, Lichtmikroskopie)

• Entwicklung reproduzierbarer Workflows zur quantitativen Extraktion von Bildparametern (z. B. Morphologie, Geometrie, Korngrößen, Schichtdicken, Kontrast, Textur)

• Erkennung und Klassifikation relevanter Strukturen, Features und Defekte in Bilddaten

• Evaluierung und Vergleich geeigneter Open‑Source‑Tools/Frameworks sowie Auswahl passender Software‑Stacks und Algorithmen je Use Case

• Aufbau, Training und Validierung von KI‑Modellen (insb. Deep‑Learning‑Ansätze) und Überführung in eine anwendbare Applikation oder Pipeline

• Dokumentation der Modelle/Workflows und Zusammenarbeit mit Expert:innen aus Mikroskopie und Analytik

Qualifikationen

• Laufendes Studium in Informatik, Data Science, Physik, Materialwissenschaften, Elektrotechnik oder einem vergleichbaren naturwissenschaftlich‑technischen Studiengang

• Sehr gute Python‑Kenntnisse (Pflicht)

• Grundlegende Erfahrung in Bildverarbeitung / Computer Vision oder Machine Learning / Deep Learning

• Erste Praxis mit KI‑Frameworks/Tools, z. B. PyTorch, TensorFlow, scikit‑learn

• Erfahrung oder starkes Interesse an Open‑Source‑Software

• Fähigkeit und Interesse, sich schnell in neue Bibliotheken/Toolchains für wissenschaftliche Bilddaten einzuarbeiten

Zeitraum

• Einsatz ab sofort

• Einsatzdauer für mind. 12 Monate, idealerweise länger

• Arbeitszeit 15-20 Stunden während der Vorlesungszeit, max. 40 Stunden in den Semesterferien

Bei uns erwartet dich

• Teil eines offenen und dynamischen Teams zu werden

• Arbeit in Vertrauensgleitzeit

• Nutzung von Weiterbildungsangeboten

• Attraktive Vergütung

• Betriebsinterne Kantine, Fitnessstudio und Physiotherapie

• Weitere attraktive Benefits wie Angebote zur Förderung deiner Gesundheit oder diverse Rabatte für Mitarbeitende

Bitte füge deiner Bewerbung eine aktuelle Immatrukulationsbescheinigung bei.

Vielfalt ist Teil unserer Unternehmens-DNA. Aus diesem Grund möchten wir insbesondere auch Frauen ermutigen, sich bei uns zu bewerben. Da wir Wert auf Chancengleichheit legen und uns Inklusion ein besonderes Anliegen ist, begrüßen wir die Bewerbung von Menschen mit Behinderung.

Information about our benefits you can find here: hier

Please apply here on "MINTbund.de" using the "Apply" link/button at the top right.

Note: Please apply exclusively via our direct application link hosted by Empfehlungsbund and MINTbund.de: . We look forward to getting to know you!

Über GF

GlobalFoundries® Inc. (GF®) ist einer der weltweit führenden Halbleiterhersteller. GF definiert Innovation und Halbleiterfertigung neu, indem es funktionsreiche Prozesstechnologielösungen mit führender Performance in allen Wachstumsmärkten entwickelt und liefert. GF bietet einen einzigartigen Mix aus Design-, Entwicklungs- und Fertigungsdienstleistungen. Mit einem talentierten und diversen Team und Fertigungsstandorten in den USA, Europa und Asien, ist GF ein zuverlässiger Technologieanbieter für seine weltweiten Kunden. GF beschäftigt rund 13.000 Mitarbeitende, davon mehr als 3.000 in Dresden. 

Weitere Informationen finden Sie unter  hier . 

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Das Physical Analysis Lab (PAL) unterstützt die Fertigung durch hochauflösende physikalische Analysen zur Qualitätskontrolle, Fehleranalyse und Prozessabsicherung.

Zu den Aufgaben gehören die Ursachenklärung von Defekten, die Validierung neuer Technologien und Prozesse, Qualitätssicherung sowie die Weiterentwicklung analytischer Methoden.

Dabei arbeitet das Lab eng mit Entwicklung, Produktion und externen Partnern zusammen und liefert belastbare Entscheidungsgrundlagen und qualifizierte Rückmeldung für den Fertigungsbetrieb.

Stellenprofil

• KI‑gestützte Aufnahme, Auswertung und Analyse von Mikroskopiebildern (TEM, SEM, Lichtmikroskopie)

• Entwicklung reproduzierbarer Workflows zur quantitativen Extraktion von Bildparametern (z. B. Morphologie, Geometrie, Korngrößen, Schichtdicken, Kontrast, Textur)

• Erkennung und Klassifikation relevanter Strukturen, Features und Defekte in Bilddaten

• Evaluierung und Vergleich geeigneter Open‑Source‑Tools/Frameworks sowie Auswahl passender Software‑Stacks und Algorithmen je Use Case

• Aufbau, Training und Validierung von KI‑Modellen (insb. Deep‑Learning‑Ansätze) und Überführung in eine anwendbare Applikation oder Pipeline

• Dokumentation der Modelle/Workflows und Zusammenarbeit mit Expert:innen aus Mikroskopie und Analytik

Qualifikationen

• Laufendes Studium in Informatik, Data Science, Physik, Materialwissenschaften, Elektrotechnik oder einem vergleichbaren naturwissenschaftlich‑technischen Studiengang

• Sehr gute Python‑Kenntnisse (Pflicht)

• Grundlegende Erfahrung in Bildverarbeitung / Computer Vision oder Machine Learning / Deep Learning

• Erste Praxis mit KI‑Frameworks/Tools, z. B. PyTorch, TensorFlow, scikit‑learn

• Erfahrung oder starkes Interesse an Open‑Source‑Software

• Fähigkeit und Interesse, sich schnell in neue Bibliotheken/Toolchains für wissenschaftliche Bilddaten einzuarbeiten

Zeitraum

• Einsatz ab sofort

• Einsatzdauer für mind. 12 Monate, idealerweise länger

• Arbeitszeit 15-20 Stunden während der Vorlesungszeit, max. 40 Stunden in den Semesterferien

Bei uns erwartet dich

• Teil eines offenen und dynamischen Teams zu werden

• Arbeit in Vertrauensgleitzeit

• Nutzung von Weiterbildungsangeboten

• Attraktive Vergütung

• Betriebsinterne Kantine, Fitnessstudio und Physiotherapie

• Weitere attraktive Benefits wie Angebote zur Förderung deiner Gesundheit oder diverse Rabatte für Mitarbeitende

Bitte füge deiner Bewerbung eine aktuelle Immatrukulationsbescheinigung bei.

Vielfalt ist Teil unserer Unternehmens-DNA. Aus diesem Grund möchten wir insbesondere auch Frauen ermutigen, sich bei uns zu bewerben. Da wir Wert auf Chancengleichheit legen und uns Inklusion ein besonderes Anliegen ist, begrüßen wir die Bewerbung von Menschen mit Behinderung.

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