
Werkstudent*in im Bereich KI‑gestützte Mikroskopieanalyse
Erforderliche Skills
Stellenbeschreibung
GlobalFoundries hat diese Stelle ausgeschrieben. Unten erklären wir, was sie für dich als Werkstudent:in in Dresden bedeutet: deine Wochenstunden, dein Netto und deine Visumsgrenzen. Du kannst außerdem ChatGPT oder Claude mit einem fertigen Prompt öffnen, um deinen Lebenslauf anzupassen, deine Eignung zu prüfen, ein Anschreiben zu verfassen oder dich auf das Interview vorzubereiten.
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Beschreibung bereitgestellt von GlobalFoundries
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 www.gf.com.
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
- 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
- Einsatz ab sofort
- Einsatzdauer für mind. 12 Monate, idealerweise länger
- Arbeitszeit 15-20 Stunden während der Vorlesungszeit, max. 40 Stunden in den Semesterferien
- 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
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: https://gf.com/careers/opportunities-in-europe/
Wichtiges für Werkstudierende
Was diese Werkstudentenstelle im Bereich Tech in Dresden für dich bedeutet: die Wochenstundenregeln, die Vorteile bei den Sozialabgaben und worauf internationale Studierende vor der Bewerbung achten sollten.
Wochenstunden
Werkstudierende dürfen während des Semesters bis zu 20 Stunden pro Woche arbeiten, in den Semesterferien Vollzeit. Wer das einhält, behält den Studierendenstatus und die Werkstudentenvorteile.
Werkstudenten-RegelnSozialabgaben
Dank des Werkstudentenprivilegs zahlst du keine Beiträge zur Kranken-, Pflege- und Arbeitslosenversicherung — nur die Rentenversicherung greift. Dir bleibt mehr netto als in einem regulären Job.
Versicherung prüfenInternationale Studierende
Studierende von außerhalb der EU dürfen 140 volle oder 280 halbe Tage im Jahr arbeiten (seit März 2024, zuvor 120/240). Ein Werkstudentenvertrag passt meist in diesen Rahmen — prüfe die genauen Grenzen auf deinem Aufenthaltstitel.
Studieren in Deutschland