The Leibniz Institute for Resilience Research (LIR) gGmbH is a non-university research institute for the study of resilience, i.e. the maintenance or rapid recovery of mental health during or after acute or chronic stressful life circumstances. It investigates the mechanisms that mediate resilience, develops interventions that promote resilience and implements effective interventions in healthcare in companies, schools and universities.

The Computational Resilience Research group (Dr. Janina Hesse) investigates resilience using theoretical and computational methods. In an interplay between mathematical modeling and modern data analysis, we unravel dynamic processes that prevent or enable resilience. As soon as possible, we are looking for a

Doctoral candidate or PostDoc (m/f/d)
 

The Doctoral position is initially limited to 65% (25 hours/ week) until 31.12.2026. The postdoctoral position is initially limited to 100% (38.5 hours/ week) until 31.12.2025. An optional contract extension is possible for both positions.

Temporary employment is based on the provisions of the Act on Temporary Employment Contracts in Science (WissZeitVG). The remuneration is based on EG 13 TV-UM (collective agreement of the Mainz University Medical Center).

Your tasks include:

• Interdisciplinary research at the intersection of modeling, machine learning and medicine.
• Theory, modeling and simulation of resilience as a dynamic system
• Evaluation of research data - mouse and human, from molecular to behavioral data - through classical data analysis and artificial intelligence
• Close collaboration with experimental colleagues
• The 65% position is a qualification position with the aim of a doctorate

Profile:

• Completed university degree (diploma/master's degree) in life sciences, physics, computer science, mathematics or another quantitative discipline
• Sound programming skills, preferably in Python
• Ability to work independently and autonomously
• Creativity, ability to work in a team, strong communication skills, ability to quickly familiarize yourself with new topics, commitment and flexibility
• The working language is English, so you have very good written and spoken language skills

We offer:

• A challenging, highly dynamic and science-driven working environment
• Flat hierarchies, responsibility and a great deal of creative freedom
• Flexible working hours
• A wide range of training and development opportunities, e.g. via the Haufe Academy
• An employer-financed pension scheme for non-civil servants in the public sector (VBL)
• Cross-institute collaboration, membership of the Institute for Quantitative and Computational Biosciences (IQCB) at Johannes Gutenberg University Mainz

Jun.-Prof. Dr. Janina Hesse will be happy to answer any technical questions you may have by e-mail or in person (janina.hesse@lir-mainz.de).

Have we appealed to you? Then please send us your detailed application by e-mail only and in one coherent PDF file, stating your earliest possible starting date: recruiting@lir-mainz.de. Please enter the reference number LIR_84 in the subject line.

Women are given preferential consideration for recruitment in the case of equivalent suitability, qualifications and professional performance, insofar and as long as there is an under-representation. This does not apply if there are such serious reasons in the person of an applicant that they outweigh the requirement for equal opportunities for women. Severely disabled applicants with equal qualifications will be given preference (proof required).

www.lir-mainz.de

Data protection information

Your personal data contained in the application documents or, if applicable, obtained in the interview will be processed exclusively for the purpose of the selection procedure for this advertised position.

The legal basis for data processing in the application process and as part of the personnel file is Section 26 (1) sentence 1 BDSG and Art. 6 (1) (b) GDPR and, if you have given your consent, for example by sending information that is not necessary for the application process, Art. 6 (1) (a) GDPR. The legal basis for data processing after a rejection is Art. 6 (1) (f) GDPR. The legal basis for storage under budgetary and tax law is Art. 6 para. 1 lit. c GDPR in conjunction with § SECTION 147 AO. Legitimate interest in processing based on Art. 6 para. 1 lit. (f) GDPR is the defense against legal claims.

As a rule, we do not require any special categories of personal data within the meaning of Art. 9 GDPR for the application process. We ask you not to send us any such information from the outset. If such information is exceptionally relevant to the application process, we will process it together with your other applicant data. This may, for example, concern information about a severe disability, which you can provide to us voluntarily and which we then must process in order to fulfill our special obligations with regard to severely disabled persons. In these cases, the processing serves the exercise of rights or the fulfillment of legal obligations arising from labor law, social security law and social protection. The legal basis for data processing is then Art. 9 para. 2 lit. b GDPR, §§ 26 para. 3 BDSG, 164 SGB IX. In exceptional cases, it may be necessary to obtain information about your health or a disability or information from the Federal Central Criminal Register, i.e. about previous convictions, in order to assess your suitability for the intended job. The legal basis for this is § 26 BDSG.

The person responsible for the application procedure is the addressee of the application specified below in this call for applications.

As part of the application process within the Leibniz Institute for Resilience Research (LIR), your personal data will be passed on to Members of the selection committee, the personnel administration, the equal opportunities officer, the representative for severely disabled persons and, if applicable, the works council within the scope of their organizational or legal responsibilities.

Your personal data will be deleted no later than six months after completion of the selection process. According to the GDPR, you have the following rights vis-à-vis the addressee of the application if the relevant legal requirements are met right of access (Art. 15 GDPR), right to rectification of inaccurate personal data (Art. 16 GDPR); data erasure (Art. 17 GDPR), restriction of processing (Art. 18 GDPR) and objection to processing (Art. 21 GDPR).

If you have any questions, you can contact the LIR data protection officer (datenschutzbeauftragte@lir-mainz.de). You also have the right to lodge a complaint with the Rhineland-Palatinate Data Protection Officer.

Link to the privacy policy of LIR gGmbH: https://lir-mainz.de/datenschutz

Die Leibniz-Institut für Resilienzforschung (LIR) gGmbH ist ein außeruniversitäres Forschungsinstitut zur Untersuchung von Resilienz, d.h. der Aufrechterhaltung bzw. raschen Wiederherstellung der psychischen Gesundheit während oder nach akuten oder chronischen stressvollen Lebensumständen. Sie untersucht die Mechanismen, die Resilienz vermitteln, entwickelt Resilienz fördernde Interventionen und implementiert wirksame Interventionen in die Gesundheitsfürsorge in Betrieben, Schulen oder Universitäten. 

Die Arbeitsgruppe „Computational Resilience Research“ (Dr. Janina Hesse) untersucht Resilienz mit theoretischen und rechnergestützten Methoden. In einem Wechselspiel zwischen mathematischer Modellierung und moderner Datenanalyse enträtseln wir dynamische Prozesse, die Resilienz verhindern oder ermöglichen. Wir suchen zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine/n 

Doktorand*in oder PostDoc (m/w/d) 
 

Die Doktoranden Position wird mit einem Stellenumfang von 65% (25 Std./ Woche) zunächst bis zum 31.12.2026 befristet. Die Stelle als PostDoc wird mit einem Stellenumfang von 100% (38,5 Std./ Woche) zunächst bis zum 31.12.2025 befristet. Bei beiden Positionen ist eine optionale Vertragsverlängerung möglich. 

Die befristete Einstellung erfolgt auf der Grundlage der Regelungen des Gesetzes über befristete Arbeitsverträge in der Wissenschaft (WissZeitVG). Die Vergütung richtet sich nach EG 13 TV-UM (Manteltarifvertrag der Universitätsmedizin Mainz).  

Zu Ihren Aufgaben gehören: 

• Interdisziplinäre Forschung am Schnittpunkt von Modellierung, Machine Learning und Medizin 
• Theorie, Modellierung und Simulation von Resilienz als dynamisches System 
• Auswertung von Forschungsdaten – Maus und Mensch, von molekular bis Verhaltensdaten – durch klassische Datenanalyse und Künstliche Intelligenz 
• Enge Zusammenarbeit mit experimentellen Kolleg*innen 
• Die 65% Stelle ist eine Qualifikationsstelle mit dem Ziel der Promotion 

Ihr Profil: 

• Abgeschlossenes Hochschulstudium (Diplom/Master) in den Lebenswissenschaften, Physik, Informatik, Mathematik oder einer anderen quantitativen Disziplin 
• Fundierte Programmier-Kenntnisse, bevorzugt in Python 
• Selbstständiges und eigenverantwortliches Arbeiten 
• Kreativität, Teamfähigkeit, Kommunikationsstärke, Fähigkeit zu schneller Einarbeitung in neue Themen, Engagement und Flexibilität  
• Die Arbeitssprache ist Englisch, somit bringen Sie sehr gute Sprachkenntnisse in Wort und Schrift mit 

Wir bieten: 

• ein anspruchsvolles, hoch dynamisches und wissenschaftsgetriebenes Arbeitsumfeld 
• flache Hierarchien, Verantwortung und großen Gestaltungsspielraum 
• flexible Arbeitszeitgestaltung 
• vielfältige Fort- und Weiterbildungsmöglichkeiten, z.B. über die Haufe-Akademie 
• eine arbeitgeberfinanzierte Altersvorsorge für nichtbeamtete Bedienstete im öffentlichen Dienst (VBL) 
• Institutsübergreifende Zusammenarbeit, Mitgliedschaft im Institute for Quantitative and Computational Biosciences (IQCB) der Johannes-Gutenberg-Universität Mainz 

Alle fachlichen Fragen beantwortet Ihnen gerne Jun.-Prof. Dr. Janina Hesse per E-Mail oder im persönlichen Gespräch (janina.hesse@lir-mainz.de).  

Haben wir Sie angesprochen? Dann senden Sie uns bitte Ihre aussagekräftige Bewerbung ausschließlich per E-Mail und in einer zusammenhängenden PDF-Datei unter Angabe Ihres frühestmöglichen Starttermins an: recruiting@lir-mainz.de. Bitte geben Sie im Betreff die Kennziffer LIR_84 an. 

Frauen werden bei Einstellungen bei gleichwertiger Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt berücksichtigt, soweit und solange eine Unterrepräsentanz vorliegt. Dies gilt nicht, wenn in der Person eines Bewerbers so schwerwiegende Gründe vorliegen, dass sie auch unter Beachtung des Gebotes zur Gleichstellung der Frauen überwiegen. Schwerbehinderte Bewerber*innen werden bei gleicher Qualifikation bevorzugt eingestellt (Nachweis erforderlich). 

www.lir-mainz.de 

Hinweise zum Datenschutz 

Ihre in den Bewerbungsunterlagen enthaltenen bzw. ggf. im Bewerbungsgespräch erlangten personenbezogenen Daten werden ausschließlich zum Zwecke des Auswahlverfahrens für diese hier ausgeschriebene Stelle verarbeitet.  

Rechtsgrundlage der Datenverarbeitung im Bewerbungsverfahren und als Bestandteil der Personalakte sind § 26 Abs. 1 S. 1 BDSG und Art. 6 Abs. 1 lit. (b) DS-GVO und, soweit Sie eine Einwilligung erteilt haben, etwa durch Übersendung nicht für das Bewerbungsverfahren notwendiger Angaben, Art. 6 Abs. 1 lit. (a) DS-GVO. Rechtsgrundlage der Datenverarbeitung nach einer Absage ist Art. 6 Abs. 1 lit. (f) DS-GVO. Rechtsgrundlage für die haushalts- und steuerrechtliche Aufbewahrung ist Art. 6 Abs. 1 lit. c DS-GVO i.V.m. § 147 AO. Berechtigtes Interesse bei Verarbeitung auf der Basis von Art. 6 Abs. 1 lit. (f) DS-GVO ist die Verteidigung gegen Rechtsansprüche.  

Wir benötigen für den Bewerbungsprozess in der Regel keine besonderen Kategorien personenbezogener Daten i.S.d. Art. 9 DS-GVO. Wir bitten Sie, uns von vornherein keine derartigen Informationen zukommen zu lassen. Wenn solche Informationen ausnahmsweise für den Bewerbungsprozess relevant sind, verarbeiten wir sie zusammen mit Ihren anderen Bewerberdaten. Dies kann beispielsweise Angaben über eine Schwerbehinderung betreffen, die Sie uns freiwillig machen können und die wir dann zur Erfüllung unserer besonderen Verpflichtungen im Hinblick auf Schwerbehinderte verarbeiten müssen. In diesen Fällen dient die Verarbeitung der Ausübung von Rechten oder der Erfüllung von rechtlichen Pflichten aus dem Arbeitsrecht, dem Recht der sozialen Sicherheit und dem Sozialschutz. Rechtsgrundlage der Datenverarbeitung sind dann Art. 9 Abs. 2 lit. b DS-GVO, §§ 26 Abs. 3 BDSG, 164 SGB IX. Ausnahmsweise kann es erforderlich sein, zur Beurteilung Ihrer Eignung für die vorgesehene Tätigkeit Informationen über Ihre Gesundheit oder eine Behinderung oder eine Auskunft aus dem Bundeszentralregister, d.h. über Vorstrafen, einzuholen. Rechtsgrundlage hierfür ist § 26 BDSG.  

Verantwortlicher für das Bewerbungsverfahren ist der in dieser Ausschreibung unten angegebene Adressat der Bewerbung.  

Ihre personenbezogenen Daten werden im Rahmen des Bewerbungsverfahrens innerhalb der des Leibniz-Instituts für Resilienzforschung (LIR) weitergegeben an: Mitglieder der Auswahlkommission, die Personalverwaltung, die/den Gleichstellungsbeauftragte/-n, die Schwerbehindertenvertretung und ggf. den Betriebsrat im Rahmen ihrer organisatorischen bzw. gesetzlichen Zuständigkeit.  

Ihre personenbezogenen Daten werden spätestens sechs Monate nach Abschluss des Auswahlverfahrens gelöscht. Nach der DS-GVO stehen Ihnen gegenüber dem Adressaten der Bewerbung bei Vorliegen der entsprechenden gesetzlichen Voraussetzungen folgende Rechte zu: Auskunftsrecht (Art. 15 DS-GVO), Recht auf Berichtigung unrichtiger personenbezogener Daten (Art. 16 DS-GVO); Datenlöschung (Art. 17 DS-GVO), Einschränkung der Verarbeitung (Art. 18 DS-GVO) und Widerspruch gegen die Verarbeitung (Art. 21 DS-GVO).  

Bei Fragen können Sie sich an die Datenschutzbeauftragte des LIR wenden (datenschutzbeauftragte@lir-mainz.de) wenden. Weiterhin besteht ein Beschwerderecht beim Rheinland-Pfälzischen Datenschutzbeauftragten.  

Link zur Datenschutzerklärung der LIR gGmbH: https://lir-mainz.de/datenschutz 

Die TH Köln zählt zu den innovativsten Hochschulen für Angewandte Wissenschaften. Sie ist Mitglied in der Hochschul-Allianz UAS 7. Wir bieten 25.000 Studierenden sowie 1.000 Wissenschaftler*innen aus dem In- und Ausland ein inspirierendes Lern-, Forschungs- und Arbeitsumfeld in den Ingenieur-, Geistes-, Gesellschafts- und Naturwissenschaften. Die TH Köln gestaltet Soziale Innovation – mit diesem Anspruch begegnen wir den Herausforderungen der Gesellschaft. Unser interdisziplinäres Denken und Handeln, unsere regionalen, nationalen und internationalen Aktivitäten machen uns in vielen Bereichen zur geschätzten Kooperationspartnerin.

Besetzung nächstmöglich | unbefristet | Vollzeit | Fakultät für Informatik und Ingenieurwissenschaften | Campus Gummersbach

Das erwartet Sie

• Eigenständige Forschung in innovativen Projekten zu Machine Learning und KI, mit Schwerpunkt im Bereich Hyper-Parameter Optimierung und modellgestützte Optimierung
• Institutsübergreifende Forschungskoordination mit dem Schwerpunkt KI
• Ausbau und Pflege eines lokalen sowie nationalen internationalen fachlichen Netzwerks in Wissenschaft und Industrie (IHK, Industriekontakte)
• Beratung sowie organisatorische und formale Bearbeitung im Rahmen von Forschungsanträgen
• Projektbezogene Öffentlichkeitsarbeit, inklusive Organisation von Promotionskolloquien und Promotionsseminaren sowie Publikation von Ergebnissen
• Unterstützung und Koordination beim operativen Geschäft des Promotionskollegs NRW
• Unterstützung in der Lehre sowie selbstständige Lehre in Bachelor- und Masterstudiengängen, in den Bereichen KI, wissenschaftliches Rechnen, statistische Versuchsplanung und vergleichbar, im Umfang von 4 SWS
• Mitarbeit bei der Infrastrukturwartung (Hard-/ Software) zur Sicherstellung Einsatzfähigkeit von Technik
     

Das bringen Sie mit

• Hochschulabschluss (Masterniveau) im MINT-Bereich
• Erfahrung im Umgang mit Unternehmen und Verbänden
• Expertise in Hyper-Parameter Optimierung, Simulation und KI-Anwendungen (Machine Learning / Deep Learning)
• Sehr gute Programmierkenntnisse in R, wünschenswert in Python, R, C#, o.ä.
• Sehr gute Kenntnisse im Umgang mit Git sowie Continuous Integration und Continuous Development
• Umfassende Industrie- und Projekt­erfahrung sowie entsprechende Kenntnisse im Projekt­management, gerne speziell im Bereich der Forschungs­koordi­na­tion (z.B. Erstellen von Projekt­berichten, Kommunikation mit Projektträger*innen)
• Fundierte Erfahrung im wissen­schaftlichen Arbeiten und Schreiben
• Erfahrung in der Wartung von Servern und Hardware (Linux) von Vorteil
• Grundlegendes Verständnis technischer und physikalischer Prozesse
• Mindestens erste Lehrerfahrung, idealerweise im Hochschulumfeld
• Verhandlungssichere Deutsch- und sehr gute Englischkenntnisse
• Selbstständige und analytische Denk- und Arbeitsweise
• Strukturiertes Vorgehen und Organisationsfähigkeit
    

Wir bieten Ihnen

• Vergütung nach EG 13 TV-L
• Familienfreundliche Arbeitsbedingungen und -umfeld
• Flexible Arbeitszeiten und Option zum mobilen Arbeiten
• Einblicke in interdisziplinäre Forschungszusammenhänge und die Möglichkeit zur wissenschaftlichen Weiterentwicklung
• Vielseitiges Fort- und Weiterbildungsangebot für Ihre individuelle fachliche und persönliche Weiterentwicklung
• Möglichkeiten zur Teilnahme am Hochschulsport und Gesundheitsförderprogrammen
• Hochschulinterne Veranstaltungsangebote (z.B. Vorträge, Betriebsausflug, Lesungen, Sommerfest u.ä.)
• Vergünstigtes Job-Ticket und gute Anbindung an den öffentlichen Nahverkehr
• Teilnahme an der zusätzlichen Altersvorsorge der Versorgungsanstalt des Bundes und der Länder (VBL)
• Jahressonderzahlung nach TV-L
• 30 Tage Urlaub

Die TH Köln steht für Chancengleichheit und strebt eine Erhöhung des Anteils von Frauen in Forschung und Lehre an. Bewerbungen von Frauen werden daher bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt.Schwerbehinderte und diesen gleichgestellte Personen werden bei gleicher Eignung ebenso bevorzugt berücksichtigt.
 Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung über unser online Bewerbungsportal!
Bewerbungsfrist: 23.01.2023

Ihre Ansprechpartnerin:
Corina Czaja
T: 0221-8275-5183
www.th-koeln.de/stellen

Besetzung nächstmöglich | befristet 31.03.2027 | Vollzeit | Fakultät für Informatik und Ingenieurwissenschaften | Campus Gummersbach

Das erwartet Sie

• eigenständige Forschung und Beantragung von Drittmitteln im Bereich Machine Learning und KI, speziell im Bereich der interaktiven Modelle
• selbstständige Lehre in Data Mining, Knowledge Discovery und Natural Language Processing (NLP) im Umfang von 4 SWS
• Mitwirken bei Veranstaltungen der Bachelor- und Masterstudiengänge
• Engagement bei der Betreuung von Promovierenden sowie Abschlussarbeiten
• Mitarbeit im wissenschaftlichen Projektmanagment und bei der Beantragung von Drittmitteln
• Vernetzung mit der Fakultät für Informations- und Kommunikationswissenschaften im Rahmen der Schwerpunktprofessur Data Science
• Unterstützung bei organisatorischen Aufgaben

Das bringen Sie mit

• Hochschulabschluss (Masterniveau) sowie abgeschlossene Promotion in Informatik, Statistik oder einem vergleichbaren Bereich
• Erfahrung in der Forschung (Machine Learning oder mathematische Modellierung) sowie in der Lehre (idealerweise Machine Learning oder Mathematik auf Hochschulniveau)
• Kenntnisse im wissenschaftlichen Projektmanagement
• grundlegende Erfahrung in der Drittmittelbeantragung
• gute Programmierkenntnisse, z. B. Python oder R
• versiert in MS Office-Anwendungen
• sehr gute Englisch- und gerne gute Deutschkenntnisse
• ausgeprägte Analysefähigkeit
• selbstständige Arbeitsweise
• aktive Gestaltung eines kooperativen Miteinanders
• starke Organisationsfähigkeit

Wir bieten Ihnen

• Vergütung nach EG 13 TV-L
• flexible Arbeitszeiten und Home-Office Optionen
• familienfreundliche Arbeitsbedingungen und -umfeld
• vielseitiges Fort- und Weiterbildungsangebot für Ihre individuelle fachliche und persönliche Weiterentwicklung
• Einblicke in interdisziplinäre Forschungszusammenhänge
• moderner Campus mit hochwertiger Ausstattung (auch technologisch)
• Vernetzung mit anderen Hochschulen sowie forschenden Unternehmen, national als auch international
• Möglichkeiten zur Teilnahme am Hochschulsport und Gesundheitsförderprogrammen
• hochschulinterne Veranstaltungsangebote
• kostenfreie Parkmöglichkeiten am Gebäude
• vergünstigtes Job-Ticket für den öffentlichen Nahverkehr
• digitale Kommunikations- und Arbeitsprozesse im Team
• Jahressonderzahlung nach TV-L
• 30 Tage Urlaub

Die TH Köln steht für Chancengleichheit und strebt eine Erhöhung des Anteils von Frauen in Forschung und Lehre an. Bewerbungen von Frauen werden daher bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt.Schwerbehinderte und diesen gleichgestellte Personen werden bei gleicher Eignung ebenso bevorzugt berücksichtigt.

Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung über unser online Bewerbungsportal!
Bewerbungsfrist: 05.07.2022

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

Wissenschaftlichen Mitarbeiter (m/w/d)

KI-gestützte Steuerung von Energiesystemen(Ausbildungsrichtung für die Onlinesuche)

in Vollzeit mit 40,10 Stunden pro Woche.

Die Stelle auf zwei Jahre befristet und teilzeitfähig.

Kennziffer 2022-42-FuE-KI-OpSt-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 optimale Steuerung von Energiesystemen mittels KI-gestützter (Reinforcement Learning) und klassischer Methoden (z.B. Model Predictive Control). Die Steuerung soll dabei auf datenbasierten Energiesystem-Modellen aufbauen und sich mittels laufend gesammelter Daten selbstlernend verbessern.

Entsprechend ist eine enge, interdisziplinäre Zusammenarbeit mit Kolleginnen und Kollegen aus den komplementären Disziplinen essentiell - insbesondere datenbasierte Modellierung, 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 in angewandte Mathematik, Informatik, Ingenieurwissenschaften, Machine Learning, Artificial Intelligence mit Fokus Optimal Control, Reinforcement Learning, Regelungstechnik, o.ä.
• fundierte Erfahrung mit Optimal Control, Dynamic Programming, Regelungstechnik oder Reinforcement Learning
• Programmiererfahrung essentiell, idealerweise Python (alternativ auch MATLAB, R o.ä.)
• Einblicke in datenbasierte Modellierung oder Machine Learning Operations 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.

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.

Die THI ist bundesweit herausragend in Forschung und Lehre. Im Rahmen der HighTech Agenda Bayern wurde Ingolstadt zum KI-Knoten für Mobilität mit den Schwerpunkten autonomes Fahren, unbemanntes Fliegen und KI-gestützte Produktion. Die Aktivitäten des KI-Knotens werden in “AImotion Bavaria“, einem In-Institut der Technischen Hochschule, gebündelt.
AImotion Bavaria hat das Ziel, bis 2025 insgesamt 100 Wissenschaftler und Wissenschaftlerinnen im Bereich der Künstlichen Intelligenz aufzubauen. Ziel ist es, einen Beitrag zur Absicherung der Technologieführerschaft des Standorts Bayern, zur Stärkung seiner Schlüsselindustrien und zur Sicherung seiner Zukunftsfähigkeit in ökologischer, ökonomischer und sozialer Perspektive zu leisten.
The THI is one of Germany’s leading universities in the fields of applied science and education. No wonder, then, that the TH was chosen for the AI Hub for Mobility with focus on autonomous driving, unmanned air traffic and AI-controlled production within the framework of the High-Tech Agenda Bavaria (HTA). Those AI-activities are pooled at the institute “Almotion Bavaria”.
Almotion Bavaria was launched to build up a network of 100 scientists in the fields of Artificial Intelligence by 2025. It’s aim is to strengthen Bavaria’s technological leadership and key industries as well as to secure it’s ecological, economic and social future.
 

Ihre Aufgaben - Your tasks

• Sie analysieren empirisch anwendungsorientiert, wie der Einsatz von moderner Technologie und analytischer KI-Systeme verändert, wie Kunden im Omni-Kanal-Einzelhandel nach Informationen suchen, Alternativen abwägen und Kaufentscheidungen treffen. (You provide empirical, application-oriented research on how the use of advanced technologies and artificial intelligence changes how customers search for information, weigh alternatives, and make purchasing decisions in omni-channel retail.)
• Implementierung und Evaluation der erarbeiteten Konzepte im Rahmen von kontrollierten, experimentellen Verprobungen. (Implementation and evaluation of the developed concepts within the framework of controlled experiments.)
• Sie setzen eigene Themenschwerpunkte, verfassen wissenschaftliche Veröffentlichungen und nehmen an nationalen und internationalen Konferenzen teil. (You set your own thematic priorities, write scientific publications, and participate in national and international conferences.)
• Sie wirken an der Erstellung und Bearbeitung von Förderanträgen und Einwerbung von Drittmitteln mit. (You will be involved in the preparation of funding applications and their conduction and the acquisition of third-party funding.)
• Sie übernehmen eigenverantwortlich Lehrveranstaltungen, betreuen Abschlussarbeiten und unterstützen ideenreich den Forschungs- und Lehrbetrieb der Professur. (You hold lectures, supervise (degree) theses and support the research and teaching activities of the professorship.)
• Ein Promotionsvorhaben wird begrüßt und gefördert. (Pursuing a doctorate/PhD is highly encouraged and supported.)

Ihr Profil - Your profile

• Überdurchschnittlicher Hochschulabschluss (Master, Diplom, oder gleichwertig) in Betriebswirtschaftslehre, Informatik oder einem verwandten Feld. (Above-average Master/diploma degree in Business Administration, Computer Science, or a related field.)
• Sehr gute Kenntnisse in Mathematik, Statistik und/oder Maschinellem Lernen. (Strong background in mathematics, statistics and/or machine learning.)
• Fundierte Programmierkenntnisse in R oder Python. (Sound programming skills in R or python.)
• Fundierte Kenntnisse im Management großer strukturierter und unstrukturierter Datenbestände. (Sound knowledge of managing large structured and unstructured data sets.)
• Sehr gute Kenntnisse in Kernbereichen des Marketings (z. B. Digitales Marketing, Absatzwirtschaft, Customer Experience Management). (Strong background in core areas of marketing (e.g. digital marketing, sales management, customer experience management.)
• Fundierte Kenntnisse über Geschäftsprozesse des Einzelhandels sind erwünscht. (Sound knowledge in retailing (B2C) business processes is desired.)
• Sehr gute Englischkenntnisse. (Particularly good command of written and spoken English.)
• Große Motivation in hochrangigen internationalen Journalen zu publizieren und an internationalen Konferenzen teilzunehmen. (Strong motivation to publish in top refereed journals and present on international conferences.)
• Ihr Profil wird durch ausgeprägte Kommunikations- und Teamfähigkeit, hohe Eigenverantwortung, gutes Organisationsvermögen und die Bereitschaft in der Lehre mitzuwirken und diese kontinuierlich zu verbessern abgerundet. (Your profile is rounded off by strong communication and teamwork skills, a high level of personal responsibility, good organizational skills, and a willingness to contribute to and continuously improve teaching.)

Was wir Ihnen bieten - What we offer

• Ein dynamisches Umfeld mit flachen Hierarchien und abwechslungsreichen Aufgaben. (A dynamic environment with flat hierarchies and a vast variety of tasks.)
• Die technische Ausstattung einer der bundesweit forschungsstärksten Hochschulen für angewandte Wissenschaften. (The technical equipment of one of Germany’s leading research Universities of Applied Science.)
• Kollegiale Zusammenarbeit und vielfältige Austauschmöglichkeiten. (Team work, a friendly working atmosphere and various opportunities for interaction with colleagues and superiors.)
• Flexible Arbeitszeiten und die Möglichkeit zur Telearbeit. (Flexible working hours and the opportunity for telework.)
• Umfangreiche Fort- und Weiterbildungsangebote. (Attractive continued education and advanced training offers.)

Es handelt sich um eine auf 5 Jahre befristete Vollzeitstelle mit einem Umfang von 40,10 Wochenstunden im Angestelltenverhältnis. Unsere Stellen sind grundsätzlich teilzeitfähig, sofern durch Job-Sharing die ganztägige Wahrnehmung der Aufgabe gesichert ist. Die Vergütung erfolgt nach TV-L in Entgeltgruppe 13. Bei diesen Stellen werden Schwerbehinderte bei gleicher Eignung bevorzugt. Die Bewerbung von Frauen wird ausdrücklich begrüßt (Art. 7 Abs. 3 BayGIG).
The contract is limited to 5 years and the weekly working time as salaried member of staff is 40,10 hours. All job vacancies advertised are suitable for part-time employment as long as a proper fulfillment of the tasks is guaranteed throughout the day. Remuneration will be paid in accordance with remuneration group 13 TV-L. Severely disabled applicants are given preferential consideration in the event of equal qualification. The Technische Hochschule Ingolstadt is striven to increase the number of employed women and is therefore particularly welcoming applications from women (Article 7(3) BayGIG).

Bitte bewerben Sie sich bis spätestens 08.07.2021 ausschließlich über den Button "Online-Bewerbung" und reichen Sie alle dort geforderten Unterlagen ein. Bewerbungen per Post oder E-Mail können nicht berücksichtigt werden.
Please submit your application by 08th of July 2021 using the button “online application” and upload all the documents and certificates requested. Applications sent to us by mail or e-mail won’t be considered.