Wissenschaftliche Mitarbeiterin / Wissenschaftlicher Mitarbeiter (m/w/d) im Bereich Machine Lea[...]

IU International University of Applied Sciences; Freising; Vor Ort; EUR 50.000 - 65.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Die IU International University of Applied Sciences sucht eine/n wissenschaftliche/n Mitarbeiter/in im Bereich Machine Learning und Optimierung für ein spannendes Forschungsprojekt im Energiesektor. Diese Vollzeitstelle bietet die Möglichkeit zur Promotion und attraktive Konditionen inklusive fairer Bezahlung, umfangreicher Infrastruktur und flexibler Arbeitszeiten.

Leistungen

30 Tage Urlaub

Möglichkeiten zur Fort- und Weiterbildung

Betriebsausflug und Teamevents

Betriebliche Altersvorsorge

JobBike Bayern

Gesundheitsmanagement

Qualifikationen

• Abgeschlossenes Hochschulstudium in relevantem Bereich.
• Interesse an Energiewirtschaft und Machine Learning.
• Gute Englischkenntnisse, Deutschkenntnisse von Vorteil.

Aufgaben

• Entwicklung von Machine Learning-Algorithmen für Batteriespeicher.
• Forschung zur Integration von Energiespeichern ins Stromnetz.
• Verfassen und Präsentieren wissenschaftlicher Publikationen.

Kenntnisse

Programmierkenntnisse in Python

Wissenschaftliche Neugier

Teamfähigkeit

Ausbildung

Master oder Diplom in einem relevanten Bereich

Studiengang Künstliche Intelligenz

Tools

Deep-Learning-Frameworks (z.B. PyTorch)

Optimierungs-Frameworks

Jobbeschreibung

Engels

Deutsch

Nederlands

Nederlands

Wissenschaftliche Mitarbeiterin / Wissenschaftlicher Mitarbeiter (m/w/d) im Bereich Machine Learning und Optimierung für Anwendungen im Energiesektor

Applied Sciences for Life – in diesem Sinne verfügt die Hochschule Weihenstephan-Triesdorf über ein einzigartiges, alle Lebensgrundlagen umfassendes Fächerspektrum. Über 700 Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter sowie 156 Professorinnen und Professoren sind an vier Standorten (Freising, Triesdorf, Straubing, Schlachters) beschäftigt und arbeiten gemeinsam an einer nachhaltigen Zukunft.

An der Fakultät Wald und Forstwirtschaft, Campus Weihenstephan (Freising), ist folgende Vollzeitstelle zu besetzen:

Wissenschaftliche Mitarbeiterin / Wissenschaftlicher Mitarbeiter (m/w/d) im Bereich Machine Learning und Optimierung für Anwendungen im Energiesektor

Die Stelle ist ab Projektbeginn (voraussichtlich Oktober 2025) auf die Dauer von drei Jahren befristet.

Ihr Aufgabengebiet:

Wir suchen eine hoch motivierte Kandidatin / einen hoch motivierten Kandidaten (m/w/d) für eine wissenschaftliche Vollzeit-Forschungsstelle zur Entwicklung von Machine Learning und Optimierungsalgorithmen mit dem Ziel, Großbatteriespeicher im Stromnetz möglichst optimal zu betreiben, zu platzieren und zu dimensionieren. Inhaltlich werden Sie dabei im Rahmen einer gemeinsamen Stelle von den Professuren Digitale Energiewende und Smart Farming betreut.

• Sie forschen zu Batteriespeichern im Energiesystem, um diese u.a. im Hinblick auf Netzdienlichkeit sowie Wirtschaftlichkeit für Speicherbetreiber möglichst optimal zu integrieren.
• Sie entwickeln neuartige Optimierungs- und Machine-Learning-basierte Ansätze, um derzeitige Herausforderungen auf Seiten der Speicher- und Netzbetreiber zu lösen.
• Sie arbeiten mit einer Gruppe von Machine-Learning-, Optimierungs- und Energiewende-Expertinnen und -Experten eng zusammen, die sich mit verwandten Forschungsbereichen und -projekten beschäftigt.
• Sie verfassen wissenschaftliche Publikationen und präsentieren Ihre Ergebnisse auf nationalen sowie internationalen Konferenzen.
• Sie haben die Möglichkeit, beim Aufbau eines neuen Forschungsfeldes gestaltend mitzuwirken.
• Die Möglichkeit zur Promotion wird ausdrücklich unterstützt.
• Erfahrung und Interesse in mindestens einem der Forschungsbereiche Energiewirtschaft, Machine Learning oder Optimierung
• spezifische Kenntnisse über Energiespeicher und den Netzbetrieb von Vorteil
• gute Programmierkenntnisse (vorzugsweise in Python) und idealerweise Erfahrung mit Machine-Learning-, Optimierungs- und Deep-Learning-Frameworks (z.B. sklearn, PyTorch)
• wissenschaftliche Neugier, Teamfähigkeit und selbstständige Arbeitsweise
• fließende Englischkenntnisse in Wort und Schrift
• Deutschkenntnisse von Vorteil

Einstellungsvoraussetzungen:

Sie verfügen über ein erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Diplom [Univ.] oder Master) im Bereich Energiewirtschaft, Elektrotechnik, Energiemanagement, Energietechnik, Umweltingenieurwesen, Informatik, Mathematik, Physik, Statistik, Künstliche Intelligenz, Data Science oder Mechatronik bzw. in einem vergleichbaren Studiengang.

Wir bieten Ihnen:

• faire Bezahlung nach dem Tarifvertrag für den öffentlichen Dienst der Länder (TV-L) mit regelmäßig tariflich vereinbarten Gehaltssteigerungen
• umfassende Rechnerinfrastruktur mit diversen eigenen GPU-Servern
• Zulage bei einem Wohnsitz im Raum München, vermögenswirksame Leistungen, Jahressonderzahlung, betriebliche Altersvorsorge
• Möglichkeit zur Fort- und Weiterbildung (BayLern, Sprachkurse, individuelle Seminare)
• attraktive Nebenleistungen, wie Mensarabatt für Mitarbeitende und JobBike Bayern
• kostenlose Parkmöglichkeiten sowie gebührenfreies Laden von Elektrofahrzeugen
• Betriebsausflug, Teamevents, Feste und Veranstaltungen
• 30 Tage Urlaub bei einer Fünftagewoche sowie zusätzlich Heiligabend und Silvester arbeitsfrei
• Gesundheitsmanagement: Mental Health Coaching, Hochschulsport, bewegte Pause u.v.m.
• familienfreundliches Arbeitsumfeld mit flexiblen Arbeitszeiten (Teilzeit, Gleitzeit innerhalb der Rahmenzeit)

Die Einstellung soll ab dem 01.10.2025 und vorbehaltlich der tatsächlichen Bewilligung der Projektmittel und Durchführung des Forschungsvorhabens erfolgen. Die Bezahlung erfolgt nach den tarifrechtlichen Bestimmungen, bei Vorliegen der persönlichen und tariflichen Voraussetzungen bis Entgeltgruppe 13 TV-L. Die Tätigkeit ist unter Berücksichtigung der dienstlichen Erfordernisse grundsätzlich auch für eine Teilzeitbeschäftigung geeignet.

Bei ansonsten im Wesentlichen gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung werden schwerbehinderte Menschen bevorzugt eingestellt. Wir begrüßen die Bewerbung aller Geschlechter.

Sie wollen Teil unseres Teams werden?

Wenn Sie die Anforderungen erfüllen, dann freuen wir uns auf Ihre Bewerbung über unser unten angebotenes Online-Formular. Bitte bewerben Sie sich mit einem Bewerbungsanschreiben, einem tabellarischen Lebenslauf, Berufs- bzw. Studienabschlüssen und qualifizierten Arbeitszeugnissen. Bitte beachten Sie, dass wir unsere Stellen nur nach Eignung, Leistung und Befähigung besetzen; wir können Sie daher im weiteren Verfahren nur dann berücksichtigen, wenn Sie uns Nachweise hierüber vorlegen.

Ausländische Berufsabschlüsse/ Ausländische Hochschulabschlüsse können nur berücksichtigt werden, wenn Sie einen Nachweis über die Gleichwertigkeit/ Anerkennung vorweisen können. Die hierfür zuständige Stelle finden Sie über das Portal „Anerkennung in Deutschland“ .

Bitte bewerben Sie sich ausschließlich über den Button „Jetzt bewerben“ (Online-Formular ) bis spätestens 20.07.2025. Bewerbungen per Post oder per E-Mail werden nicht berücksichtigt.

Weitere Auskünfte erteilt Ihnen gerne:
Hochschule Weihenstephan-Triesdorf (HSWT), Am Hofgarten 4, 85354 Freising

für Fragen hinsichtlich des Bewerbungsprozesses bzw. der Einstellung:
E-Mail: [emailprotected]

für fachliche Fragen:
Herr Prof. Dr. Andreas Zeiselmair
Tel.: [phone]
E-Mail: [emailprotected]

für Fragen schwerbehinderter sowie ihnen gleichgestellter Personen:
E-Mail: [emailprotected]

Wissenschaftliche Mitarbeiterin / Wissenschaftlicher Mitarbeiter (m/w/d) im Bereich Machine Learning und Optimierung für Anwendungen im Energiesektor