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Technische Universität München

Fach- und Hochschulen

München

  • Art der Beschäftigung: Vollzeit
  • Hybrid
  • Zu den Ersten gehören

Operations Scientist for Smart Construction Site Electrification

Über diesen Job

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Raupenbagger als Beispiel für elektrische Baumaschinen

15.01.2026, Wissenschaftliches Personal

Elektrifizierung von Baumaschinen, Energiemanagement auf der Baustelle und Untersuchung modularisierter Speicherkonzepte für Baustellen

Die Baustelle der Zukunft ist effizient, emissionsfrei und elektrisch - einerseits zur Reduktion der Umweltauswirkungen, andererseits zur Steigerung der Wirtschaftlichkeit. Der Weg dorthin ist allerdings weder vorgezeichnet noch trivial. Wir sehen den größten Hebel im Wechsel von Maschinensichtweise auf die Betrachtung der Baustelle als Ganzes und den damit verbundenen Potenzialen eines koordinierten Gesamtsystems. Im bayerischen Verbundprojekt ForBat@Bau bringen wir gemeinsam mit drei weiteren Forschungseinrichtungen und 17 weiteren Partnern aus der Industrie passende Innovationen in den Bereichen Maschinenauslegung, Batteriespeichermanagement, Bauprozessplanung und Netzeinbindung auf die Baustelle. Wir optimieren dabei Auslegung, Maschinenintegration, Ressourcenplanung und Betrieb der im Gesamtsystem vorhandenen Batteriespeicher – egal ob fest in einer Maschine verbaut, als Teil eines Wechselsystems, oder in stationären Großspeichern. So sorgen wir dafür, dass immer ausreichend Leistung zu wirtschaftlichen Preisen zur Verfügung steht. Dadurch stärken wir die bayerische Bauindustrie lokal und aber auch global in Ihrer Rolle als Technologieführer. Werde Teil unseres Electric Vehicle Lab am Lehrstuhl für Fahrzeugtechnik und gestalte die Zukunft am Bau aktiv mit!

Über uns

Das Electric Vehicle (EV) Lab des Lehrstuhls für Fahrzeugtechnik erforscht Themen rund um die Elektromobilität – von Antriebsstrangkomponenten wie der Hochvoltbatterie über die Fahrzeugintegration bis zur Einbindung der Fahrzeuge in Mobilitäts- und Energiesysteme. Wir verbessern die Effizienz, Nachhaltigkeit und Wirtschaftlichkeit von Elektrofahrzeugen, indem wir die Integration von Komponenten bis hin zu komplexen Mobilitätssystemen durch Praxis- und Labortests sowie hochentwickelte Simulationen optimieren und beschleunigen. Gewonnene Forschungsergebnisse publizieren wir nicht nur auf zahlreichen Konferenzen und in Journals, sondern stellen unsere Software auch Open Source zur Verfügung, um den Stand der Wissenschaft stetig zu erweitern.

Deine Herausforderung

Welche Konzepte werden sich im Energiesystem der Baustelle von morgen durchsetzen und wie lassen sich diese Konzepte in den Ablauf integrieren? Um diese Frage zu beantworten, analysierst du das techno-ökonomische Potenzial modularer Wechselspeichersysteme, Machine-to-Machine Ladevorgänge und transportablen Großspeichern. Dazu zeichnest du zusammen mit den Projektpartnern aus Wissenschaft und Industrie die Energiebedarfe auf realen Baustellen auf und integrierst diese in ein Optimierungsmodell, das lokale Energiesysteme unter Baustellenbedingungen abbildet. Als Grundlage steht dafür am Lehrstuhl bereits ein Tool zur Verfügung, das du auf den Anwendungsfall Baustelle anpasst und erweiterst. Basierend auf dieser Planungsanalyse konzeptionierst und implementierst du ein Betriebstool, das in Echtzeit alle Energietransporte auf der Baustelle orchestriert. Ob du dafür ein klassisches Optimierungsverfahren oder einen abgefahrenen AI-Algorithmus verwendest, das kannst du selbst entscheiden. Deinen Algorithmus testest du in einer realen Anwendung und bereitest deine Ergebnisse in Handlungsempfehlungen und wissenschaftlichen Veröffentlichungen auf.

Dein Profil

Du wolltest als Kind schon immer auf den Bau und die Komplexität der Koordination der Abläufe auf einer Baustelle fasziniert dich auch heute noch. Darüber hinaus bringst du ein hohes Interesse an den dort entstehenden Optimierungspotentialen mit. Deinen Diplom- oder Masterabschluss in einer technischen Fachrichtung, wie zum Beispiel Maschinenwesen, Informatik oder Elektrotechnik, hast du mit guten Noten abgeschlossen. Erfahrungen in der wissenschaftlichen Programmierung und Modellierung, insbesondere in Python, gehören zu deinem Repertoire. Du bist in der Lage, komplexe Themenstellungen zu verstehen, um sie strukturiert und organisiert anzugehen. Außerdem bist du ein echter Teamplayer, der sowohl das Projekt als auch den Lehrstuhl mit neuen Ideen und seinem Tatendrang bereichert.

Deine Chancen

Als Teil des Teams hast du die Chance, die Energiewende in der Bauindustrie aktiv mitzugestalten. Du kannst ein innovatives Netzwerk in Wissenschaft und Wirtschaft aufbauen und von Beginn an Verantwortung im Projekt und am Lehrstuhl übernehmen. Das ist besonders relevant, wenn du später deine eigenen Ideen verwirklichen und ausgründen willst, wozu wir dir alle Möglichkeiten bieten. Du kannst an einem Thema forschen und promovieren, für das du brennst. Durch die Zusammenarbeit mit Industrie- und Start-up-Partnern bereitest du dich optimal auf zukünftige Aufgaben in diesem Bereich vor. Deine berufliche und private Weiterentwicklung liegt uns sehr am Herzen und wird aktiv gefördert.

Wir bieten

  • Vollzeitstelle nach TV-L E-13 100% befristet auf 3 Jahre
  • Möglichkeit zur Promotion und Start-up-Gründung
  • Innovatives Forschungsgebiet mit hoher Aktualität und Relevanz
  • Moderne Arbeitsumgebung und Infrastruktur
  • Flexible Arbeitszeitgestaltung inkl. Homeoffice
  • Eigenes Budget für Fortbildungen und Tagungen
  • Möglichkeit zum Auslandsaufenthalt
Die Technische Universität München strebt eine Erhöhung des Frauenanteils an. Bewerbungen von Frauen werden daher ausdrücklich begrüßt. Die Stelle erfordert die Anwesenheit am Lehrstuhl, Reisen, die Arbeit im Team, Kontaktfreude und die Durchführung von Versuchen in Laboren oder auf Baustellen. Die Stelle ist für die Besetzung mit schwerbehinderten Menschen geeignet. Schwerbehinderte Bewerberinnen und Bewerber werden bei ansonsten im Wesentlichen gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt eingestellt. Falls du Rückfragen haben solltest, melde dich bei Philipp (philipp.rosner(at)tum.de / 089 289 15352). Wir freuen uns auf deine aussagekräftigen Unterlagen (Anschreiben, Lebenslauf, Anhang). Sende diese bitte mit Stellenbezeichnung im Betreff per E-Mail oder Post an: Christiane Schulte
 bewerbung.ftm(at)ed.tum.de
 Lehrstuhl für Fahrzeugtechnik 
Boltzmannstraße 15
 85748 Garching

Die Stelle ist für die Besetzung mit schwerbehinderten Menschen geeignet. Schwerbehinderte Bewerberinnen und Bewerber werden bei ansonsten im wesentlichen gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt eingestellt.

Kontakt: Philipp Rosner, philipp.rosner@tum.de, 0049 89 289 15352

Unternehmens-Details

company logo

Technische Universität München

Fach- und Hochschulen

5.001-10.000 Mitarbeitende

München, Deutschland

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