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Technische Universität Berlin

Fach- und Hochschulen

Berlin

  • Art der Anstellung: Teilzeit
  • 48.500 € – 56.000 € (von XING geschätzt)
  • Vor Ort

Wiss. Mitarbeiter*in (d/m/w) - 25 % Arbeitszeit - Entgeltgruppe 13 TV-L Berliner Hochschulen

Über diesen Job

Fakultät VII - Wirtschaft und Management, Institut für Volkswirtschaftslehre und Wirtschaftsrecht / FG Wirtschafts- und Infrastrukturpolitik

Wiss. Mitarbeiter*in (d/m/w) - 25 % Arbeitszeit - Entgeltgruppe 13 TV-L Berliner Hochschulen

Ihre Aufgaben

Mitarbeit in der Forschung im Rahmen des Projektes Man0EUvRE am o. g. Fachgebiet zu ökonomischen und dabei insbesondere energieökonomischen Fragestellungen zur Transformation des Energiesektors mit Fokus auf den Stromsektor, sowie der Integration erneuerbarer Energiequellen. Basierend auf einer Analyse der europäischen nationalen Energie- und Klimapläne (NECP) sollen verschiedene Dekarbonisierungsszenarien und -pfade mittels Energiesystemmodellierunganwendungen untersucht werden. Dabei kommen das am o.g. Fachgebiet GENeSYS-MOD sowie das stochastische Stromnetzmodellierungstool FANSI zum Einsatz. Weiterhin erfolgt in enger Abstimmung mit den Konsortialpartner*innen die Bearbeitung diverser Fallstudien.
Der Fokus der Arbeiten der TU Berlin innerhalb des Projektes liegt bei der (Weiter-)Entwicklung quelloffener Strommarkt- und Netzmodelle sowie der Anwendung der Tools für verschiedene Fallstudien und der Entwicklung von Szenarien.

Ihr Profil

  • Erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master, Diplom oder Äquivalent) der Wirtschaftswissenschaften (Wirtschaftsingenieurwesen, VWL / Economics, Wirtschaftsinformatik) oder einer verwandten Fachrichtung (z. B. Elektrizitäts- oder Energiewirtschaft)
  • Gute Deutsch- und/oder Englischkenntnisse erforderlich; Bereitschaft, die jeweils fehlenden Sprachkenntnisse zu erwerben.
  • Erfahrungen in der quantitativen Datenanalyse sowie stochastischer Modellierung
  • Erfahrung mit Julia, Python, GAMS, Java oder andern objektorientierten und für Modellierung gängiger Software bzw. Programmiersprachen
  • Erfahrung in der Stromsektor-, Stromnetz- oder Energiesektormodellierung von Vorteil
  • Erfahrung mit Optimierungsmodellen und -algorithmen im linearen und nichtlinearen Bereich von Vorteil
  • Sehr gute Kenntnisse mit EDV-Programmen und/oder LATEX wünschenswert
  • Gute Kommunikationsfähigkeit, eine eigenständige und -verantwortliche Arbeitsweise, aber auch Teamfähigkeit sind sehr erwünscht

Hinweise zur Bewerbung

Ihre Bewerbung richten Sie bitte unter Angabe der Kennziffer mit den üblichen Unterlagen (zusammengefasst in einem PDF, max. 5 MB) ausschließlich per E-Mail an Dr. Konstantin Löffler über ( jobs@wip.tu-berlin.de ).

Mit der Abgabe einer Onlinebewerbung geben Sie als Bewerber*in Ihr Einverständnis, dass Ihre Daten elektronisch verarbeitet und gespeichert werden. Wir weisen darauf hin, dass bei ungeschützter Übersendung Ihrer Bewerbung auf elektronischem Wege keine Gewähr für die Sicherheit übermittelter persönlicher Daten übernommen werden kann. Datenschutzrechtliche Hinweise zur Verarbeitung Ihrer Daten gem. DSGVO finden Sie auf der Webseite der Personalabteilung: https://www.abt2-t.tu-berlin.de/menue/themen_a_z/datenschutzerklaerung/ .

Zur Wahrung der Chancengleichheit zwischen Frauen und Männern sind Bewerbungen von Frauen mit der jeweiligen Qualifikation ausdrücklich erwünscht. Schwerbehinderte werden bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt. Die TU Berlin schätzt die Vielfalt ihrer Mitglieder und verfolgt die Ziele der Chancengleichheit. Bewerbungen von Menschen aller Nationalitäten und mit Migrationshintergrund sind herzlich willkommen.

Gehalts-Prognose

Unternehmens-Details

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Technische Universität Berlin

Fach- und Hochschulen

5.001-10.000 Mitarbeitende

Berlin, Deutschland

Bewertung von Mitarbeitenden

Vorteile für Mitarbeitende

Flexible Arbeitszeiten
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Kantine
Restaurant-Tickets
Kinderbetreuung
Betriebliche Altersvorsorge
Barrierefreiheit
Gesundheitsmaßnahmen
Betriebsarzt
Training
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Günstige Anbindung
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Firmenwagen
Smartphone
Gewinnbeteiligung
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Unternehmenskultur

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