Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (w/m/d) - Doktorand/in [V000008161]

TN Germany; Aachen; Vor Ort; EUR 50.000 - 65.000; Vollzeit

Zusammenfassung

A leading research group at RWTH Aachen University seeks a Scientific Employee (PhD candidate) to engage in innovative projects on battery systems. The role involves applying Machine Learning techniques to analyze battery data, contributing to advancements in energy storage technologies. The position offers a collaborative environment with opportunities for personal and professional growth, including a chance to pursue a PhD under expert guidance.

Leistungen

Supportive environment at a prestigious research institution

Opportunity for knowledge growth in a growing market

Modern infrastructure with industry connections

Involvement in university teaching and student mentoring

Possibility of a PhD

Qualifikationen

• Completed a Master's degree with above-average success in a technical or natural science field.
• Basic knowledge in Machine Learning or Lithium-Ion batteries.

Aufgaben

• Involved in projects analyzing battery data using Machine Learning.
• Development and validation of Machine Learning for battery diagnosis and prognosis.

Kenntnisse

Machine Learning

Python

Matlab

C++

German

English

Ausbildung

Master in Engineering or Natural Sciences

Jobbeschreibung

Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (w/m/d) - Doktorand/in [V000008161], Aachen

RWTH Aachen University

Aachen, Germany

Der Lehrstuhl für Elektrochemische Energiewandlung und Speichersystemtechnik unter der Leitung von Prof. Dr. Dirk Uwe Sauer ist Teil des Instituts für Stromrichtertechnik und Elektrische Antriebe (ISEA) an der Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik der RWTH Aachen. Wir sind die größte universitäre Arbeitsgruppe in Deutschland, die sich mit den Grundlagen der Batterietechnologie und deren Systemintegration in Anwendungen beschäftigt.

Unser Ziel ist es, die Anwendung von Batterien in einem breiten Spektrum zu ermöglichen und verbessern. Dies erreichen wir, indem wir Batterien aller relevanten Technologien so genau verstehen, dass wir darauf aufbauend Modelle für elektrische Simulationen, thermische Modelle, Lebensdauerprognosen und Diagnosealgorithmen zur Bestimmung von Ladezustand, Leistungsfähigkeit oder Alterungszustand entwickeln können. Batteriesysteme entwickeln wir für die verschiedensten mobilen und stationären Anwendungen. Damit befinden wir uns im technologischen Zentrum spannender Themenfelder wie der Entwicklung der Elektromobilität und der Gestaltung der Energiewende.

Das "Center for Ageing, Reliability and Lifetime Prediction of Electrochemical and Power Electronic Systems" (CARL) auf dem Campus Melaten ist ein hochmodernes Forschungsgebäude zur Unterstützung der Batterieproduktion, Systemintegration und Anwendung. Das CARL verbindet ab Mitte 2022 methodenorientierte, interdisziplinäre Spitzenforschung von der Material- bis zur Energiesystemebene mit 5000 Quadratmetern Büro- und Laborfläche, die mehr als 150 Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler aufnehmen können.

Was wir bieten:

• Herzliches Umfeld an einer der renommiertesten Forschungseinrichtungen weltweit im Batteriebereich
• Wertvollen Wissenszuwachs in einem Wachstumsmarkt
• Spannende Anwendungsfelder von tragbaren bis zu schweren Traktionsanwendungen
• Optimales Forschungsumfeld mit hochmoderner Infrastruktur und gleichzeitigem Industriebezug
• Mitwirkung in der universitären Lehre & Nachwuchsförderung (Bachelor/Master), beispielsweise in Abschlussarbeiten
• Möglichkeit zur Promotion (bei Prof. Dr. Dirk Uwe Sauer)

Sie möchten in einem universitären Umfeld aber gleichzeitig zusammen mit Industrieunternehmen arbeiten? Sie arbeiten gerne sowohl theoretisch, als auch praktisch an ingenieurstechnischen Fragestellungen und suchen eigenständig Lösungen? Sie können sich eine Promotion im Bereich der Batteriesysteme vorstellen?

• Mit überdurchschnittlichem Erfolg abgeschlossenes Hochschulstudium (Master oder vergleichbar) im technischen oder naturwissenschaftlichen Bereich (z.B. Elektrotechnik, Maschinenbau, Informatik)
• Grundkenntnisse im Bereich Machine Learning oder Lithium-Ionen-Batterie
• Erfahrung in der Programmierung, z. B. in Python, Matlab und C++
• Interesse an der Mitarbeit in spannenden Projekten mit Partnern aus der Industrie und aus dem akademischen Bereich
• Ein hohes Maß an Engagement, Eigeninitiative und Selbstständigkeit
• Eine teamorientierte und gut organisierte Arbeitsweise
• Sehr sichere Beherrschung der deutschen und englischen Sprache in Wort und Schrift

Ihre Aufgaben

Sie werden aktiv in Projekte eingebunden sein, die sich mit der Analyse von Batteriedaten mithilfe von Machine Learning beschäftigen, sowohl von bildbasierten Daten als auch von Zeitreihendaten, angefangen von der Batterieherstellung bis hin zu Batterietests und -anwendungen. Dies umfasst die Entwicklung und Validierung von Machine Learning für Bildsegmentierung und -verbesserung, Anomalieerkennung, Batteriediagnose und -prognose. Dies erweitert das grundlegende Verständnis der Prozesse in der Batterie und fließt direkt in Batteriemodellierung und -diagnose ein. Im Kontext von CARL liegt ein besonderer Schwerpunkt auf der Verknüpfung von Daten aus verschiedenen Messmethoden.

Ein starker fachlicher Austausch mit Kolleg/innen im Institut und mit den Projektpartnern ist in großem Maße möglich und erwünscht. Eine Labor- und Serverinfrastruktur steht bereits zur Verfügung und wird im Rahmen von CARL stark ausgebaut.

Unser Angebot

Die Einstellung erfolgt im Beschäftigtenverhältnis.
Die Stelle ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt zu besetzen und befristet auf 2 Jahre.
Eine Möglichkeit zur Verlängerung auf 5 Jahre bis zur Promotion ist vorgesehen und erwünscht.
Die befristete Beschäftigung erfolgt im Rahmen der Befristungsmöglichkeiten des Wissenschaftszeitvertragsgesetzes.
Es handelt sich um eine Vollzeitstelle.
Eine Promotionsmöglichkeit besteht.
Die Eingruppierung richtet sich nach dem TV-L.
Die Stelle ist bewertet mit EG 13 TV-L.