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Kontakt: | Prof. Dr. Benjamin Tischler | ||
Ort: | 83024 Rosenheim | ||
Web: | https://bewerberverwaltung.th-rosenheim.de/apply.php?site=apply_job_offer_show&j… | Bewerbungsfrist: | 24.05.22 |
Für das Zentrum für Forschung, Entwicklung und Transfer (Fakultät/StG/Abteiltung – gem. Homepage) suchen wir zum nächstmöglichen Zeitpunkt einen
Wissenschaftlichen Mitarbeiter (m/w/d)
Machine Learning Operations, Data Engineering & IoT für Energiesysteme(Ausbildungsrichtung für die Onlinesuche)
in Vollzeit mit 40,10 Stunden pro Woche.
Die Stelle auf zwei Jahre befristet und teilzeitfähig.
Kennziffer 2022-40-FuE-KI-DiAb-WiMi
Die Stelle ist im Forschungsgebiet Künstliche Intelligenz (KI), Statistik und Energiesysteme angesiedelt und wird von der Hightech Agenda Bayern gefördert. Schwerpunkt des Forschungsgebiets ist die KI-basierte und datengetriebene Modellierung und Steuerung von Energiesystemen – von Gebäude-Energiesystemen bis hin zu virtuellen Kraftwerken und Energiemärkten. Besonderes Augenmerk gilt dem Technologie-Transfer von Forschungsergebnissen in die Praxis. Um ein schlagkräftiges Forschungsteam aufzubauen, werden derzeit mehrere komplementäre Stellen besetzt.
Im Fokus der hier ausgeschriebenen Stelle steht die digitale Abbildung von Energiesystemen in einer IoT & Cloud-Infrastruktur, sowie die Konzeption und der Aufbau einer Machine Learning Operations Infrastruktur um ein regelmäßiges und automatisiertes Updaten von KI-Komponenten zur Energiesystem-Modellierung und -Steuerung zu ermöglichen.
Entsprechend ist eine enge, interdisziplinäre Zusammenarbeit mit Kolleginnen und Kollegen aus den komplementären Disziplinen essentiell - insbesondere KI-gestützte und datenbasierte Modellierung und Steuerung von Energiesystemen, sowie Gebäudesimulation und -technik am Rosenheimer Technologiezentrum Energie und Gebäude (roteg).
Ihr Aufgabengebiet
- Akquise, Planung und Durchführung von Forschungsprojekten im Forschungsgebiet KI, Statistik und Energiesysteme
- Verfassen wissenschaftlicher Publikationen im Forschungsgebiet
- Mitwirkung bei der operativen & strategischen Weiterentwicklung des Forschungsgebiets KI, Statistik und Energiesysteme
- Lehrverpflichtung bis zu 4 SWS/Semester
Sie bringen mit
- sehr guter Hochschulabschluss auf Masterniveau im Bereich Informatik, Informationssysteme, Data Engineering, Cloud Computing, Data Science, Software Entwicklung, o.ä.
- Erfahrung in Software Entwicklung, Data Engineering oder Cloud Computing, sowie entsprechender Frameworks & Tools
- Programmiererfahrung essentiell, idealerweise Python und SQL (alternativ auch R, Java, Scala, o.ä.)
- erste Einblicke in Machine Learning und Machine Learning Operations, sowie Internet-of-Things von Vorteil
- Interesse an komplementären Disziplinen und Freude an der interdisziplinären Zusammenarbeit
- selbständiger, ergebnisorientierter Arbeitsstil, sowie Wissensdurst, Feedbackfähigkeit & Kommunikationsstärke
- sehr gute Englischkenntnisse und idealerweise sehr gute Deutschkenntnisse
Wir bieten
- aktive Mitarbeit in einem zentralen Bereich der Energiewende
- exzellentes Umfeld zur Umsetzung einer Promotion in einem Forschungsbereich am technologischen Rand
- eine anspruchsvolle und eigenverantwortliche Tätigkeit in einem kollegialen und innovativen Umfeld
- vielfältige Möglichkeiten Familie und Beruf zu vereinbaren
- die Möglichkeit, anteilige Arbeitszeit nach Absprache mit dem/der Vorgesetzten im mobilen Arbeiten zu erbringen
- betriebliche Gesundheitsförderung
- eine Vergütung nach Entgeltgruppe 13 des Tarifvertrages für den öffentlichen Dienst (TV-L),
mit allen im öffentlichen Dienst üblichen Sonderleistungen
Die Technische Hochschule Rosenheim verpflichtet sich, die berufliche Gleichstellung von Frauen und Männern, unabhängig von deren Herkunft, Hautfarbe, Religion, Alter und sexuellen Identität, zu fördern. Schwerbehinderte Bewerberinnen und Bewerber werden bei ansonsten im Wesentlichen gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt eingestellt.
Ein Promotionsvorhaben im Bereich datenbasierte Modellierung von Energiesystemen ist erwünscht und wird gefördert.
Bewerbungen bitte online über unser Bewerbermanagement (Bewerbungsschluss: 24.05.2022)
Bei fachlichen Fragen wenden Sie sich bitte an Prof. Dr. Benjamin Tischler: E-Mail benjamin.tischler@th-rosenheim.de.
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2022-40-FuE-KI-DiAb-WiMi - OnlineVersion.pdf
434.55 KB | 03.05.22 ( )
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Informationssysteme zu Forschungsprojekten und Evaluationsforschung: Neue Anforderungen und Synergien
Informationssysteme zu Forschungsprojekten − »Current Research Information Systems« (CRIS ) − haben eine lange Tradition. In Europa drückt sich diese am besten durch die Vereinigung euroCRIS aus, die mittlerweile seit 16 Jahren regelmäßig internationale Konferenzen zu den aktuellen Themen von CRIS abhält (Adamczak/Nase 2002, Asserson/ Simons 2006, Magalhaes et al. 2006). Forschungsinformation dient heute mehr und mehr auch dazu, Datengrundlagen für die Leistungsbemessung zu generieren.
Quellen:(Beitrag aus: Wissenschaftsmanagement. Zeitschrift für Innovation, 2008/4)
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4-08-Innovationssysteme.pdf
82.03 KB | 27.05.14 ( )
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Management-Informationssysteme an Hochschulen
Management-Informationssysteme werden aktuell an verschiedenen Hochschulen aufgebaut, um die Steuerungsfähigkeit, aber auch die "Berichtsfähigkeit" zu verbessern. Die Präsentation fasst den derzeitigen Stand und aktuelle Entwicklungen zusammen.
Quellen:Die Vision eines Management-Informationssystems (MIS), das die wichtigsten Informationen, die für die Leitung eines Unternehmens benötigt werden, bereitstellt, stammt zwar aus den späten 1960er Jahren, doch fehlten zum damaligen Zeitpunkt noch die Technologien, um diese Vision auch realisiern zu können. In Gestalt eines Data-Warehouse erleben wir jedoch seit etwa 10 Jahren eine Renaissance eben dieses Gedankens. Auch die Hochschulen haben in den vergangenen Jahren begonnen, solche MIS aufzubauen.
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Geschäftsprozessmanagement mit ERP-Systemen im Hochschulbereich
Die Verbreitung von ERP-Systemen in deutschen Hochschulen ist mittlerweile recht breitflächig, auch wenn die Verwendung solcher Systeme erst relativ spät, d.h. ab Mitte der 1990er Jahre erfolgte. Die deutsche Hochschullandschaft hat sich in den vergangenen 10 Jahren deutlich schneller verändert, als viele dies erwartet hätten. Hierzu haben sicherlich verschiedene Faktoren beigetragen. Ohne einen Paradigmenwechsel im Bereich der eingesetzten Software zur Unterstützung der Geschäftsprozesses des „Unternehmens Hochschule“ wäre eine solche Entwicklung kaum denkbar gewesen.
Quellen:-
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Geschftsprozessmanagement-2.pdf
46.8 KB | 27.05.14 ( )
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