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Doktorand gesucht

Das Institut für Wirtschaftsinformatik (IWi) im Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) und die Universität des Saarlandes suchen ab November einen Doktoranden (m/w) zur Mitarbeit in Forschungsprojekten im Bereich betriebswirtschaftlicher Anwendungen von Deep Learning, Blockchain, Process Mining und Robotic Process Automation. Nähere Informationen erhalten Sie unter folgendem Link

Studentische Hilfskräfte gesucht

Derzeit suchen wir für mehrere Projekte studentische Hilfskräfte mit Erfahrung oder solidem Interesse an Webentwicklung (Node.js, Java-EE, Vue.js, etc.) und/oder Themen des maschinellen Lernens (Python, Java, etc.). Details zur Ausschreibung finden Sie hier.


Studentische Hilfskraft gesucht

Derzeit suchen wir eine studentische Hilfskraft zur Unterstützung unserer IT-Administration. Darunter fallen die Verwaltung einer Windows Serverumgebung, das Zusammenstellen und Beschaffen von Geräten, sowie die Betreuung einzelner Projektserver. Weitere Informationen finden Sie hier.

Studentische Hilfskraft gesucht

Im Kompetenzzentrum „Tax Technology“ des DFKI wird gemeinsam mit Praxispartnern untersucht, welche Einflüsse Digitalisierung und Künstliche Intelligenz auf die Steuerberatung der Zukunft nehmen werden. Zum nächstmöglichen Zeitpunkt suchen wir daher eine studentische Hilfskraft zur Unterstützung bei der Implementierung von Software-Prototypen sowie der Betreuung und Weiterentwicklung bestehender Demonstratoren. Weitere Information finden Sie hier.

BPM Innovation Award für das IWi im Rahmen der 15. International Conference on Business Process Management 2017 (BPM2017) in Barcelona

Der von Nijat Mehdiyev im Rahmen des Industry Tracks der International Conference on Business Process Management am 12. September in Barcelona präsentierte Beitrag "iPRODICT - Intelligent Process Prediction based on Big Data Analytics" wurde mit dem BPM Innovation Award ausgezeichnet. Der gemeinsam mit dem Koautoren Andreas Emrich, Björn Stahmer, Peter Fettke und Peter Loos verfasste Beitrag berichtet der von Ergebnissen des gleichnamigen Forschungsprojekts. iPRODICT erforscht in einem interdisziplinären Team aus Forschern und Industrieexperten einen intelligenten Ansatz zur teil-automatisierten Anpassung und Verbesserung von Geschäftsprozessen. Hierzu werden Daten aus Produktionsprozessen und Kontextinformationen aus Sensornetzwerken auf innovative Weise analysiert und mittels Prognoseberechnungen der optimale Prozessablauf antizipiert. Herzlichen Glückwunsch!

Manuel Zapp belegt dritten Platz beim Prototype Award der WI 2017

Für seine Arbeiten zur Überführung handgezeichneter Skizzen von Geschäftsprozessdiagrammen in maschineninterpretierbare Formate wurde unser Mitarbeiter Manuel Zapp auf der 13. Internationalen Tagung Wirtschaftsinformatik (WI 2017, 12.-15.02.2017 in St. Gallen) mit einem WI Award 2017 ausgezeichnet. Seine Arbeiten im Software Campus-Projekt INDIGO erreichten den dritten Platz in der Kategorie Prototype Award. Herzlichen Glückwunsch!


Weltweit erste Anwendung von DeepLearning im Geschäftsprozessmanagement wird ab sofort durch NVIDIA unterstützt

Der US-amerikanische Chip-Hersteller und Weltmarktführer im Geschäft für hochparallelisierte GPUs (Graphics Processing Units) NVIDIA unterstützt die Arbeit des Instituts für Wirtschaftsinformatik durch die Bereitstellung leistungsfähiger Hardware. Alle Informationen hierzu finden Sie hier.


Best Report Award für das IWi im Rahmen des 12. internationalen Workshops zu Business Process Intelligence 2016 (BPI '16) in Rio de Janeiro

Beim diesjährigen internationlen Workshop zu Business Process Intelligence (BPI '16), der in Verbindung mit der Business Process Management Konferenz (BPM 2016) in Rio de Janeiro stattfand, wurde der Beitrag von Sharam Dadashnia, Tim Niesen, Philip Hake, Peter Fettke und Nijat Mehdiyev mit dem "Best Report Award" ausgezeichnet. Ihr Beitrag, der die Ergebnisse verschiedener Process-Mining-Analysen (Clustering, Discovery) zu einem Realdatensatz zur Nutzung der Website einer niederländischen Arbeitsagentur UWV dokumentiert und die Anwendung eines Deep-Learning-Ansatzes auf diesen Daten beschreibt, überzeugte die Gutachter und konnte sich gegenüber den anderen Einreichungen durchsetzen. Zu den zentralen Ergebnissen zählte etwa die Identifizierung von häufig auftretenden Usage Patterns auf Basis von historischen Nutzerinteraktionsdaten und die darauf basierende Ableitung von Handlungsempfehlungen für die Verbesserung der Website. Herzlichen Glückwunsch!