Ihre Aufgaben
In dieser Position übernehmen Sie eine zentrale Rolle in unserer Finanzbuchhaltung. Zu Ihren Aufgaben gehören:
Das bringen Sie mit
Sie verfügen über fundierte Erfahrung in der Finanzbuchhaltung und sind es gewohnt, auch komplexere Sachverhalte eigenständig und zuverlässig zu bearbeiten.
Idealerweise bringen Sie Folgendes mit:
Das bieten wir Ihnen
Bei uns erwartet Sie ein modernes Arbeitsumfeld, in dem Sie Ihre fachliche Erfahrung einbringen und gleichzeitig Freiraum für eigene Ideen haben.
Warum das FIR?
Als Teil eines Forschungsinstituts schaffen Sie mit Ihrer Arbeit die kaufmännische Grundlage dafür, dass innovative Projekte gemeinsam mit Wissenschaft und Wirtschaft umgesetzt werden können. Sie arbeiten dabei in einem interdisziplinären Umfeld, das sich mit zentralen Zukunftsthemen beschäftigt – und bringen gleichzeitig Ihre eigene Expertise ein, um unsere Finanzprozesse kontinuierlich weiterzuentwickeln.
Interesse geweckt?
Dann freuen wir uns darauf, Sie kennenzulernen!
Bitte reichen Sie Ihre vollständigen Bewerbungsunterlagen unter Angabe Ihres frühestmöglichen Eintrittstermins und Ihrer Gehaltsvorstellung über dieses Bewerbungsportal ein.
Ansprechpartnerin:
Dr. Simone Claus · Bereichsleitung Verwaltung
Tel.: +49 172 6628651 · E-Mail: [email protected]
FIR e. V. an der RWTH Aachen · Campus-Boulevard 55 · 52074 Aachen
Job details are sourced from the employer's original posting.
Open job postingAbout the company
The Service Management department optimizes processes in the operation, maintenance and repair of technical systems. We use modern technologies and innovative concepts to create sustainable added value. MLOps play a decisive role in efficiently implementing data-driven approaches in the context of AI and ML. Thesis objective : The aim of your thesis is to adapt MLOps approaches specifically to the use case of maintenance. You will develop an approach that enables the effective use of AI/ML in maintenance processes and is supported by MLOps. Based on your results, you will derive recommendations for the implementation of customized MLOps pipelines.