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Tech­ni­sche Uni­ver­sität Ber­lin - Fakul­tät IV - Insti­tut für Wirt­schafts­in­for­ma­tik und Quan­ti­ta­tive Metho­den / DAI-Labor

Wiss. Mit­ar­bei­ter*in (d/m/w) - Ent­gelt­gruppe 13 TV-L Ber­li­ner Hoch­schu­len

unter dem Vor­be­halt der Mit­tel­be­wil­li­gung; Teil­zeit­be­schäf­ti­gung ist ggf. mög­lich

Das DAI-Labor der Tech­ni­schen Uni­ver­si­tät Ber­lin sucht eine*n wis­sen­schaft­li­che*n Mit­ar­bei­ter*in (m/w/x) für die inter­dis­zi­pli­näre Gruppe des Anwen­dungs­zen­trums "Smart Energy Sys­tems". In die­sem Zen­trum kon­zen­trie­ren sich die Akti­vi­tä­ten und die For­schung auf die neuen Trends und Anwen­dun­gen der Digi­ta­li­sie­rung und künst­li­chen Intel­li­genz, um die neuen Her­aus­for­de­run­gen der Ener­gie­wende zu erleich­tern und zu bewäl­ti­gen. Die Stelle beinhal­tet die Mit­ar­beit im Pro­jekt "EMoT - Natio­na­les Test­zen­trum für Elek­tro­mo­bi­li­tät". Ziel des EMoT-Pro­jekts ist es, ein zen­tra­les Sys­tem zur Über­wa­chung und Qua­li­täts­stei­ge­rung von Lade­vor­gän­gen für Elek­tro­fahr­zeuge zu eta­blie­ren, um das Nut­zer­erleb­nis beim Laden nach­hal­tig zu ver­bes­sern. Durch die erwei­ter­ten Anfor­de­run­gen und Ansprü­che an den zukünf­ti­gen Lade­pro­zess, wie z.B. die voll­au­to­ma­ti­sche Initi­ie­rung und Durch­füh­rung über Plug & Charge sowie die voll­stän­dige Inte­gra­tion in das Ener­gie­netz, wird die Kom­ple­xi­tät durch die Anzahl der Sys­teme in der Pro­zess­kette wei­ter stei­gen.

Aufgabenbeschreibung:

  • Ent­wick­lung von Werk­zeu­gen für CPO und EMP,
  • Ent­wick­lung von Kom­mu­ni­ka­ti­ons­pro­to­kol­len wie ISO 151108, OCPP 2.0,
  • Hard­ware­kom­po­nen­ten für eine Lade­sta­tion zusam­men­stel­len
  • Durch­füh­rung von Simu­la­ti­ons­stu­dien zum Lade­ver­hal­ten und Ener­gie­ma­nage­ment,
  • Aus­ar­bei­tung von Berich­ten und Reports für das Pro­jekt.

Wir bie­ten:
  • Inter­na­tio­na­les Team und gute Ver­net­zung mit Indus­trie- und For­schungs­part­nern
  • Betreu­ung von M.Sc. & B.Sc. Abschluss­ar­bei­ten an der TU Ber­lin zu den Pro­jekt­the­men.
  • Gele­gen­heit zur Pro­mo­tion an der Schnitt­stelle von KI und Ener­gie- oder E-Mobi­li­tät und ein akti­ves Mit­glied des AC Energy-Teams sein.
  • Zugriff auf modernste Infra­struk­tur (GPU/CPU Clus­ter, Smart Micro Grid).
  • Mög­lich­keit der Mit­wir­kung in der Lehre in Pro­jekt-basier­ten Lehr­ver­an­stal­tun­gen im inter­dis­zi­pli­nä­ren Bereich der Ener­gie­in­for­ma­tik.

Erwartete Qualifikationen:

  • Erfolg­reich abge­schlos­se­nes wis­sen­schaft­li­ches Hoch­schul­stu­dium (Mas­ter, Diplom oder Äqui­va­lent) der (Wirt­schafts-)Infor­ma­tik, Elek­tro­tech­nik/Erneu­er­bare Ener­gie­sys­teme oder ver­gleich­ba­rer Fach­rich­tun­gen.
  • Kennt­nisse der Kon­zepte, Metho­den und Tech­no­lo­gien in den Berei­chen KI und Maschi­nel­les Ler­nen, IoT und ver­teilte Sys­teme (Mul­ti­agen­ten­sys­teme, …).
  • Starke Pro­gram­mier­kennt­nisse mit dem Fokus auf das Modelle­rie­ren, die Simu­la­tion und Opti­mie­rung von Ener­gie- und/oder Mobi­li­täts­pro­zes­sen (idea­ler­weise in Python).
  • Domä­nen im Bereich Ener­gie­sys­teme oder Mobi­li­tät sind wün­schens­wert.
  • Erfah­rung im Soft­ware-Engi­nee­ring und in agi­len Soft­ware-Ent­wick­lungs­me­tho­den sind wün­schens­wert.
  • Frü­here Erfah­run­gen in aka­de­mi­schen/indus­tri­el­len Ver­bund­pro­jek­ten sind von Vor­teil.
  • Sehr gute Eng­lisch­kennt­nisse und gute Deutsch­kennt­nisse; Bereit­schaft, die jeweils feh­len­den Sprach­kennt­nisse zu erler­nen.

Hinweise zur Bewerbung:

Ihre Bewer­bung rich­ten Sie bitte unter Angabe der Kenn­zif­fer mit den übli­chen Unter­la­gen (zusam­men­ge­fasst in einem pdf-Doku­ment, max. 5 MB) per E-Mail an Prof. Dr. Dr. Albay­rak unter apply@dai-labor.de.

Mit der Abgabe einer Online­be­wer­bung geben Sie als Bewer­ber*in Ihr Ein­ver­ständ­nis, dass Ihre Daten elek­tro­nisch ver­ar­bei­tet und gespei­chert wer­den. Wir wei­sen dar­auf hin, dass bei unge­schütz­ter Über­sen­dung Ihrer Bewer­bung auf elek­tro­ni­schem Wege keine Gewähr für die Sicher­heit über­mit­tel­ter per­sön­li­cher Daten über­nom­men wer­den kann. Daten­schutz­recht­li­che Hin­weise zur Ver­ar­bei­tung Ihrer Daten gem. DSGVO fin­den Sie auf der Web­seite der Per­so­nal­ab­tei­lung: https://www.abt2-t.tu-berlin.de/menue/themen_a_z/datenschutzerklaerung/ oder Direkt­zu­gang: 214041.

Zur Wah­rung der Chan­cen­gleich­heit zwi­schen Frauen und Män­nern sind Bewer­bun­gen von Frauen mit der jewei­li­gen Qua­li­fi­ka­tion aus­drück­lich erwünscht. Schwer­be­hin­derte wer­den bei glei­cher Eig­nung bevor­zugt berück­sich­tigt. Die TU Ber­lin schätzt die Viel­falt ihrer Mit­glie­der und ver­folgt die Ziele der Chan­cen­gleich­heit.

Tech­ni­sche Uni­ver­si­tät Ber­lin - Die Prä­si­den­tin - Fakul­tät IV, Insti­tut für Wirt­schafts­in­for­ma­tik und Quan­ti­ta­tive Metho­den, DAI-Labor, Prof. Dr. Dr. Albay­rak, Sekr. TEL 14, Ernst-Reu­ter-Platz 7, 10587 Ber­lin