Wissenschaftliche Mitarbeiterin/Wissenschaftlicher Mitarbeiter (m/w/d) im Bereich Machine Learning

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.

Wir suchen eine hochmotivierte Kandidatin/einen hochmotivierten Kandidaten (m/w/d) für eine wissen-schaftliche Vollzeit-Forschungsstelle zur Entwicklung von Machine Learning und Optimierungsalgorith-men 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 Profes-suren Digitale Energiewende und Smart Farming betreut.

• Sie forschen zu Batteriespeicher 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 Her-ausforderungen auf Seiten der Speicher- und Netzbetreiber zu lösen.
• Sie arbeiten mit einer Gruppe von Machine Learning-, Optimierungs- und Energiewende-Expertin-nen und Experten eng zusammen, die sich mit verwandten Forschungsbereichen und -projekten beschäftigt.
• Sie verfassen wissenschaftliche Publikationen und präsentieren Ihre Ergebnisse auf nationalen so-wie 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 zu Energiespeichern und 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 selbständige 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.