Ihre Aufgaben sind vor allem: Kernarbeit Ihrer Tätigkeit wird die systematische Erfassung und Dokumentation sämtlicher Flächen und Räumlichkeiten der Hochschule mittels CAFM-System (Computer-Aided Facility Management) und/oder CAD-Programmen seinAnalyse und Optimierung der Flächennutzung unter Berücksichtigung von Lehr-, Forschungs- und Verwaltungsbedarfen sowie ökonomischer und ökologischer AspektePlanung und Steuerung von Flächenbedarfen: Bearbeitung von internen Bedarfsanfragen, Prüfung der Anforderungen und Erarbeitung von Konzepten für eine bedarfsgerechte FlächenvergabeMitwirkung bei Umzugsplanungen und internen Baumaßnahmen in enger Abstimmung mit dem Amt für Vermögen und Bau Baden-Württemberg sowie den NutzernDatenpflege und Berichtswesen: Erstellung von Flächennutzungs- und Belegungsplänen, Auswertungen und Statistiken für die Hochschulleitung und das Ministerium (z.
DR-Planung, Tests, Krisenmanagement und RTO/RPO.Du hast sehr gute Kenntnisse regulatorischer Anforderungen wie NIS2, DSGVO, ISO 27001, KRITIS sowie idealerweise erste Berührungspunkte mit dem EU AI Act.Du bist erfahren in Audit-Readiness, Kontrolldokumentation und Risiko-Reporting und arbeitest sicher mit Risiko-Registern, Audit-Nachweisen und Governance-Reports.Du verfügst über erweitertes Wissen in Zero-Trust-Architekturen, OT-/SCADA-Security sowie IT/OT-Konvergenz und kennst gängige GRC-, IAM- und PAM-Tools (z.
DR-Planung, Tests, Krisenmanagement und RTO/RPO.Du hast sehr gute Kenntnisse regulatorischer Anforderungen wie NIS2, DSGVO, ISO 27001, KRITIS sowie idealerweise erste Berührungspunkte mit dem EU AI Act.Du bist erfahren in Audit-Readiness, Kontrolldokumentation und Risiko-Reporting und arbeitest sicher mit Risiko-Registern, Audit-Nachweisen und Governance-Reports.Du verfügst über erweitertes Wissen in Zero-Trust-Architekturen, OT-/SCADA-Security sowie IT/OT-Konvergenz und kennst gängige GRC-, IAM- und PAM-Tools (z.
Unsere FOR untersucht, wie kognitive Kontrollmechanismen es bilingualen Sprecher:innen erlaubt, ihre Sprachbalance flexibel an Aufgaben‑ und soziale Anforderungen anzupassen. Geforscht wird mit verhaltensbasierten Paradigmen und EEG/ERP sowie fMRT- und Längsschnittansätzen. Die Forschungsgruppe vereint mehrere PIs innerhalb der RWTH und darüber hinaus und bietet ein kooperatives Umfeld mit starken nationalen und internationalen Netzwerken sowie zahlreichen Möglichkeiten zur Ko‑Autorenschaft und fachlichen Weiterentwicklung.
Unsere FOR untersucht, wie kognitive Kontrollmechanismen es bilingualen Sprecher:innen erlaubt, ihre Sprachbalance flexibel an Aufgaben‑ und soziale Anforderungen anzupassen. Geforscht wird mit verhaltensbasierten Paradigmen und EEG/ERP sowie fMRT- und Längsschnittansätzen. Die Forschungsgruppe vereint mehrere PIs innerhalb der RWTH und darüber hinaus und bietet ein kooperatives Umfeld mit starken nationalen und internationalen Netzwerken sowie zahlreichen Möglichkeiten zur Ko‑Autorenschaft und fachlichen Weiterentwicklung.
Die Position verbindet technische Umsetzung mit geschäftlicher Ausrichtung und stellt sicher, dass Lösungen an sich verändernde kommerzielle Anforderungen angepasst werden können, während gleichzeitig architektonische Konsistenz und Standardisierung gewährleistet bleiben. Aufgabenbereiche Mitarbeit in Projekten des europäischen Data Science & Advanced Analytics Teams.Konzeption, Design, Entwicklung und Umsetzung komplexer innovativer KI-/Machine‑Learning‑Lösungen sowie Durchführung und Implementierung von Konzeptstudien unter Einsatz fortgeschrittener statistischer Methoden.Entwicklung von Deep‑Learning‑Modellen zur Extraktion strukturierter medizinischer Konzepte aus unstrukturierten Daten.Produktionsreife Implementierung von Machine‑Learning‑Algorithmen auf Big‑Data‑Plattformen.Anwendung moderner Data‑Mining‑ und Machine‑Learning‑Techniken im Zusammenhang mit Healthcare‑Big‑Data zur Identifikation komplexer Zusammenhänge und zur Verknüpfung heterogener Datenquellen.Fortgeschrittener Einsatz von Large Language Models für Zusammenfassungen, Chatbots, Entitätsextraktion usw.Entwicklung grundlegender Deep‑Learning‑Modelle für Assets und Patienten.Aufbau und Training neuer produktionsreifer Algorithmen, die aus komplexen, hochdimensionalen Daten lernen und Muster erkennen, aus denen ML‑Modelle und Anwendungen entwickelt werden können.
Mehr als 15.000 Mitarbeiter in über 40 Ländern arbeiten für uns, um die anspruchsvollsten Anforderungen unserer Kunden an Rohr- und Verbindungssysteme in den Bereichen Bau, Infrastruktur, Industrie und Landwirtschaft zu erfüllen.