Wissenschaftlicher Mitarbeiter und Doktorand (f/m/d) im Bereich Energieinformatik

08.12.2024, Wissenschaftliches Personal

Die Professur für Energiemanagement- Technologien an der School of Engineering and Design der TUM sucht einen Wissenschaftlichen Mitarbeiter und Doktorand (w/m/d) im Bereich Energieinformatik.

Sie begeistern sich für den Einsatz modernster Informationstechnologie zur Lösung der Energie- und Klimakrise und möchten in einem inspirierenden und internationalen Forschungsumfeld arbeiten? Dann lassen Sie uns gemeinsam die Energiemanagementsysteme der Zukunft gestalten!

Unser Forschungsschwerpunkt:

Die Forscher der Professur für Energiemanagement- Technologien beschäftigen sich mit dem Entwurf und der Evaluation innovativer datenbasierter, selbstlernender Informationssysteme, die mehr erneuerbare Energien in unsere Energiesysteme integrieren und die Energienutzung effizienter machen. Wir entwickeln neue Optimierungsmethoden, Algorithmen für maschinelles Lernen und prototypische Energiemanagementsysteme (EMS), die komplexe Energiesysteme wie Gebäude, Stromverteilnetze und thermische Energiesysteme für eine nachhaltige Zukunft steuern. Diese EMS koordinieren die dezentrale Erzeugung erneuerbarer Energien wie Sonne und Wind, flexible Lasten wie Wärmepumpen und Elektrofahrzeuge sowie dezentrale Energiespeicher wie stationäre Batterien und Wasserstoffspeicher, um die Energieeffizienz zu maximieren und gleichzeitig die Energieversorgungsnetze zuverlässig und sicher zu betreiben. Unsere Forschungsmethode ist ingenieurwissenschaftlich, prototypengetrieben und hochgradig interdisziplinär. Unser typischer Forschungsprozess umfasst die Evaluierung bestehender Systeme, umfangreiche simulationsbasierte Analysen sowie die Implementierung und Validierung von Algorithmen- und Systemdesigns in realen Umgebungen.

Ihre Aufgaben:

Sie arbeiten mithilfe von Methoden der Informatik an zentralen Forschungsprojekten im oben beschriebenen Kontext. Die Professur für Energiemanagement- Technologien arbeitet eng mit anderen Professuren der TUM, Industriepartnern und Partnerforschungseinrichtungen zusammen. Sie unterstützen uns dabei, diese Kooperationen effizient und produktiv zu gestalten. Als Wissenschaftlicher Mitarbeiter (w/m/d) unterstützen Sie zudem unsere Lehrtätigkeit in mehreren Bachelor- und Masterstudiengängen, die von der School of Engineering and Design und der School of Computation, Information and Technology angeboten werden. Sie helfen uns bei der Erstellung von Lehrmaterialien, sind als Assistent in unseren Vorlesungen tätig, unterstützen Praktika und betreuen studentische Forschungsarbeiten.

Ihr Profil:

• Überdurchschnittlicher Masterabschluss in Informatik oder einer verwandten Disziplin
• Sehr gute Fähigkeiten in der Softwareentwicklung und im Bereich Machine Learning
• Hands-on-Mentalität mit ersten praktischen Erfahrungen in der Softwareentwicklung
• Wissbegierig und leidenschaftlich an Forschung und Wissenstransfer interessiert
• Selbstständige, kreative und engagierte Arbeitsweise
• Fähigkeit, konzeptionell und analytisch zu denken
• Starkes Interesse an Energietechnik und -systemen
• Sehr gute Englischkenntnisse
• Großes Plus: gute Deutschkenntnisse

Unser Angebot:

Wir bieten Ihnen die Möglichkeit, in einem Team von hochmotivierten Wissenschaftlern zu forschen und vom Forschungsumfeld einer der besten Universitäten Europas und weltweit zu profitieren. Wir unterstützen Ihre Doktorarbeit im oben genannten Forschungsbereich. Die ausgeschriebene Stelle (Entgeltgruppe TV-L 13) ist zunächst auf 2 Jahre befristet. Eine weitere Beschäftigung ist möglich und beabsichtigt.

Ihre Bewerbung:

Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung bis zum 20. Dezember 2024. Bitte senden Sie es als eine einzige PDF-Datei per E-Mail an applications.emt @ ed.tum.de. Ihre Bewerbung sollte folgende Unterlagen enthalten:

• Lebenslauf
• Vollständige akademische Zeugnisse
• Zeugnisse aus früheren Positionen, einschließlich Praktika
• Bachelor- und Masterarbeit

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: applications.emt