Wir unterstützen Unternehmen, international erfolgreiche Innovationen für Gesundheit, Umwelt und Industrie auf den Weg zu bringen und begleiten sie von der Machbarkeitsstudie bis zur Serienreife. Wir bringen Unternehmen mit anwendungsorientierter Forschung und Entwicklung in der Mikroelektronik, Systemtechnik und Mechatronik voran und transferieren Ergebnisse der Grundlagenforschung in Anwendungen.

Student (m/f/d) für thermomechanical simulation bei IMMS GmbH: Unterstütze VirtuSen bei der Simulation von coils und coil assemblies sowie bei Experimenten rund um nanopositioning systems und virtual sensors.

Student (m/f/d) bei IMMS: Erweiterung eines Python-basierten Model Generators für Mixed-Signal Circuit Models. Mit Python, Analog- und Digitalcircuits sowie Verilog-AMS-Option arbeitest du an automatischer Klassifikation und Modellgeneratoren.

Student (m/w/d) für die Erweiterung eines Python-basierten Modellgenerators für Mixed-Signal-Schaltungsmodelle beim IMMS GmbH: Arbeite an Signal- und Strukturklassifikation sowie der Entwicklung automatischer Modellgeneratoren.

Student (m/w/d) bei der IMMS GmbH: Entwurf eines drahtlosen Mehrknotensystems zur Zustandsüberwachung mit Machine Learning, Signalverarbeitung und C/C++ bzw. Python.

Student (m/w/d) bei IMMS: Vergleiche drahtlose Sensorsysteme zur Datenqualität im Umweltmonitoring. Du wirkst an Forschung, Konzeption und Auswertung von Messwerten mit.

Student (m/w/d): Energetische Charakterisierung von IoT Knoten bei IMMS GmbH – bring dich in Forschungsprojekte ein, analysiere den Energieverbrauch von Sensorknoten und unterstütze bei Messkonzept, Charakterisierung und Auswertung.

Student (m/f/d): Simulation and evaluation of attack in a TSN network bei IMMS GmbH – analysiere Time-Delay-Attacks, PTP/gPTP und TSN mit Omnet++ und evaluiere RTT, Jitter, Clock-Drift.

Student (m/f/d) bei IMMS GmbH: Design of Wireless Multi-Node System for Condition Monitoring mit C/C++, Python, Signalverarbeitung und Machine Learning für On-Device-Training.

Student (m/f/d) bei IMMS: Netlist Carpentry für automatische SDF-Annotation digitaler Schaltkreise. Analysiere SDF-Parser und unterstütze Forschungsprojekte mit Python und digitalen Schaltungen.

Student (m/f/d): noRTL: Hardware-Design with Python bei IMMS GmbH: Arbeite an Forschungsprojekten, entwickle in Python und unterstütze bei Demo-Anwendungen, neuen Methoden und Chip-Komponenten.

Student (m/w/d) für ressourcenschonendes On-Chip-Logging bei IMMS: Arbeite an Hardware-Loggern, noRTL-Integration und PC-Host-Software in laufenden Forschungsprojekten.

Student (m/w/d) bei IMMS: Bildsensorchips für Bioanalytik messen und charakterisieren und dabei CMOS-Image-Sensoren für Fluoreszenzbildgebung unterstützen. Messdaten auswerten, Kenngrößen bestimmen.

Student (m/f/d) bei IMMS GmbH: Implementierung einer hardwarebasierten Key-Value-Datenstruktur für O(1) Lookup, mit Forschung, Python und (System) Verilog im Mikroelektronik-Umfeld.

Student (m/w/d) für Hardware-Implementierung von Key-Value-Datenstrukturen mit O(1)-Zugriffszeit beim IMMS GmbH: Arbeite an Forschungsprojekten, evaluiere Algorithmen und entwickle synthesefähige Hardware.

Student (m/w/d) bei IMMS: noRTL baut eine Entwicklungsumgebung für digitale Schaltungen mit Python aus. Du unterstützt Forschungsprojekte mit Debugging-, Analyse- und Entwicklerwerkzeugen.

Student (m/f/d): noRTL bei IMMS GmbH – erweitere den Development Environment und entwickle Tools für Python-basierte digitale Steuerlogik, Debugging und Analyse.

Student (m/w/d) bei IMMS: Automatisierte SDF-Annotation für digitale Schaltungen mit Netlist Carpentry. Analysiere SDF-Parsing-Bibliotheken und entwickle Tests sowie Dokumentation.

Student (m/w/d) bei IMMS: Automatisierte Constraint-Annotation für digitale Schaltungen mit Netlist Carpentry. Analysiere SDC-Constraints, entwickle Parser und teste den Prozess.

Student (m/w/d) für energieeffizientes Chip-Design bei IMMS: Entwickle Konzepte zur automatischen Modulerkennung und zum Clock-Gating für dynamisches Power Management in Python.

Student (m/f/d) bei IMMS: Energy-Efficient Chip Design für automatische Modulerkennung und Clock-Path-Analyse mit Python und Netlist Carpentry Tool. Unterstütze Forschung und Entwicklung im Mikroelektronik-Team.