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

Das DAI-Labor der Technischen Universität Berlin sucht einen*e wissenschaftlichen*e Mitarbeiter*in (d/m/w) 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.

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

Bewerbungsfrist: 21.08.2023

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).

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.

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.

Interessenten bewerben sich bitte mit aussagekräftigen Unterlagen bei:

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.