Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (m/w/x) im Anwendungszentrum Smart Energy Systems im Bereich Ladeinfrastruktur und Elektromobilität

Kennzeichen:
IV-735/21
Umfang:
Vollzeit
Verfügbar ab:
sofort

Das DAI-Labor der Technischen Universität sucht einen wissenschaftlichen Mitarbeiter (m/w/x) für eine interdisziplinäre Arbeitsgruppe, das Anwendungszentrum “Smart Energy Systems”. In diesem Zentrum werden die Aktivitäten der verschiedenen Kompetenzzentren des DAI-Labors für Lösungen im Energiesystem gebündelt. Es wird erforscht, inwieweit Digitalisierung und künstliche Intelligenz den neuen Herausforderungen der Energiewende begegnen können. Die Stelle beinhaltet die Mitarbeit im Projekt “EMoT – Nationales Testzentrum für Elektromobilität”. Ziel des Projekts EMoT ist es ein zentrales System für das Monitoring und die Steigerung der Qualität von Ladevorgängen für Elektrofahrzeuge zu etablieren, um das Nutzererlebnis beim Laden nachhaltig zu verbessern. Durch die erweiterten Anforderungen und Ansprüche an den zukünftigen Ladevorgang, wie z.B. die vollautomatisierte Initiierung und Durchführung via Plug & Charge sowie der vollständigen Integration in das Energienetz, wird sich die Komplexität durch die Anzahl der Systeme in der Prozesskette weiter erhöhen.

Die ausgeschriebene Position ist eine Vollzeitstelle und wird nach dem Tarif TV-L E-13 vergütet.

Aufgabengebiet

  • 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.

Anforderungen

  • 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.

Interessenten bewerben sich bitte mit aussagekräftigen Unterlagen bei:

M.Sc. Izgh Hadachi
Technische Universität Berlin / DAI-Labor
Fakultät IV für Elektrotechnik und Informatik
Sekretariat TEL 14
Ernst-Reuter-Platz 7
10587 Berlin

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:

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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.