Für das Zentrum für Forschung, Entwicklung und Transfer (Fakultät/StG/Abteiltung – gem. Homepage) suchen wir zum nächstmöglichen Zeitpunkt einen

Wissenschaftlichen Mitarbeiter (m/w/d)

Data Driven Modeling Energiesysteme (Ausbildungsrichtung für die Onlinesuche)

in Vollzeit mit 40,10 Stunden pro Woche.

Die Stelle auf zwei Jahre befristet und teilzeitfähig.

Kennziffer 2022-38-FuE-KI-DaMo-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 Stellenprofile besetzt.

Im Fokus der hier ausgeschriebenen Stelle steht die datenbasierte Modellierung von Energiesystemen mittels Methoden aus dem Machine Learning sowie der Zeitreihen-Statistik und Data Driven Modeling in Engineering. Die Energiesystem Modelle sollen u.a. als Kernkomponenten einer selbstlernenden, optimalen Steuerung der Energiesysteme dienen.

Entsprechend ist eine enge, interdisziplinäre Zusammenarbeit mit Kolleginnen und Kollegen aus den komplementären Disziplinen essentiell - insbesondere Optimal Control, Machine Learning Operations, Internet-of-Things und Data Engineering, 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 mit Schwerpunkt Statistik, Ökonometrie, Data Driven Modelling in Engineering, Data Science, Machine Learning, Artificial Intelligence o.ä.
• fundierte Erfahrung mit multivariater Zeitreihen-Statistik, klassischem Machine Learning oder Deep Learning (insbesondere Sequence Modelling wie RNNs, Transformer, etc.)
• Programmiererfahrung essentiell, idealerweise Python (alternativ auch R, MATLAB o.ä.)
• erste Einblicke in Optimal Control, Reinforcement Learning oder Data Engineering 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.