Akademischer Mitarbeiter (w/m/d) Forschungsschwerpunkt: KI-basierter Entwurf in der Triebwerksauslegung in Brandenburg an der Havel

Akademischer Mitarbeiter (w/m/d) Forschungsschwerpunkt: KI-basierter Entwurf in der Triebwerksauslegung in Brandenburg an der Havel

Brandenburg an der Havel Vollzeit Vor Ort
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Akademischer Mitarbeiter (w/m/d) Forschungsschwerpunkt: KI-basierter Entwurf in der Triebwerksauslegung

Modern // regional // wirtschaftsnah: Die Technische Hochschule Brandenburg (THB) ist eine junge und dynamische Hochschule mit ca. 3.200 Studierenden in 26 Studiengängen in den Fachbereichen Informatik und Medien, Technik sowie Wirtschaft in der Stadt Brandenburg an der Havel direkt vor den Toren von Potsdam und Berlin. Als familienfreundliche Hochschule auf einem grünen Campus bieten wir attraktive Arbeitsbedingungen.

Im Fachbereich Technik ist im Rahmen des Forschungsprojekts DaHKIZ (Datenbasierte Holistische KI-gestützte Zivile Triebwerksentwicklung) zum nächstmöglichen Zeitpunkt zunächst befristet bis 30.04.2029 folgende Stelle mit der Möglichkeit zur Promotion (in Kooperation mit Rolls-Royce Deutschland) zu besetzen:

Akademischer Mitarbeiter (w/m/d) Forschungsschwerpunkt: KI-basierter Entwurf in der Triebwerksauslegung

Entgeltgruppe: 13 TV-L

40 h/Woche

Kennziffer: HAP5

Ihr Arbeitsbereich:

Ihr Arbeitsschwerpunkt liegt in der industriellen Forschung zum Thema KI-basierter Entwurf in der Trieb-werksauslegung. Sie erforschen effiziente und physikalisch gestützte ML/KI-Strategien für die Vorauslegung von Triebwerkskonzepten, insbesondere die semantische Erschließung des "Preliminary Engine Architecture"-Tools und des GTlab-Frameworks für Large Language Models (LLMs) sowie Multi-Agenten-Architekturen zur automatisierten Synthese und Evaluierung von Auslegungs-Workflows. Da Kundenanfragen zu neuen Antriebskonzepten die schnelle Auswertung sehr großer und komplexer Daten-mengen aus Vorauslegungs-Tools erfordern, sollen KI-Methoden neue technisch realisierbare und anfor-derungsgerechte Triebwerkskonzepte schnell zugänglich machen.

Zu den Aufgaben gehören insbesondere:

  • KI-gestützte Komponentenauswahl: Erforschung und Aufbereitung vorhandener Datensätze zur automatisierten Vorauslegung, Generierung fehlender Daten und Bereitstellung einer ML/KI-auswertbaren Datenbank
  • KI-gestützte Evaluierung und automatisierte Analyse von Triebwerkskonzepten: Erforschung Ontologie-basierter Metadatenmodelle zur maschinenlesbaren Beschreibung von Modellstrukturen, Workflows und Parameterabhängigkeiten sowie einer Multi-Agenten-Architektur (LLMs, Retrieval-Augmented Generation, Function-Calling zu GTlab)
  • robuste Prozesse in der Triebwerksauslegung: Erforschung datengetriebener und KI-gestützter Methoden zur Ermittlung robuster Startlösungen mit hoher Konvergenzwahrscheinlichkeit für eine effizientere Vorauslegung.
  • Anwendung & Validierung: Übertragung der erforschten Strategien auf exemplarische Anwendungsfälle der Gesamttriebwerksauslegung und Integration der KI-gestützten Methodik in GTlab
  • Publikation: Sie verfassen wissenschaftliche Publikationen und präsentieren die Ergebnisse auf internationalen Konferenzen.

Zugangs- /Bewerbungsvoraussetzungen:

  • erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master oder Universitätsdiplom) in einer relevanten Fachrichtung (Informatik, Luft- und Raumfahrttechnik, Maschinenbau, Physik o. ä.)
  • fundierte Kenntnisse in den Grundlagen des Maschinellen Lernens sowie der Triebwerks- bzw. Systemauslegung oder der semantischen Datenmodellierung
  • sicherer Umgang mit Python oder vergleichbar
  • sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift (Niveau C1) zur Erstellung internationaler Publikationen

Darüber hinaus bringen Sie Folgendes mit:

  • praktische Erfahrung mit Deep-Learning-Frameworks (z. B. PyTorch, TensorFlow) sowie Kenntnisse im Umgang mit Large Language Models (LLMs), Retrieval-Augmented Generation (RAG) oder Multi-Agenten-Systemen
  • Erfahrung in der Triebwerksvorauslegung, mit dem GTlab-Framework oder vergleichbaren simulationsbasierten Auslegungsumgebungen sowie in der Konzeption von Software-Plugins
  • Kenntnisse in Ontologien, semantischer Modellrepräsentation oder maschinenlesbaren Beschreibungen ingenieurwissenschaftlicher Modelle
  • gute Deutschkenntnisse (Niveau B2) sind erwünscht: Bei internationalen Bewerbern unterstützen wir den Erwerb dieser Kenntnisse innerhalb der ersten 18 Monate.

Unser Angebot an Sie:

Die THB ist ein zuverlässiger Arbeitgeber, der seine Beschäftigten mit vielfältigen Angeboten und Leistungen unterstützt:

  • betriebliche Altersvorsorge, Jahressonderzahlung und vermögenswirksamen Leistungen
  • gute Verkehrsanbindung an den ÖPNV, monatlicher Zuschuss zum ÖPNV-Jobticket
  • Hochschulmensa direkt auf dem Campus
  • attraktive Fort- und Weiterbildungsmöglichkeiten
  • Betriebliches Gesundheitsmanagement
  • flexible Arbeitszeiten, 30 Urlaubstage im Jahr (bei einer 5-Tage-Woche), Dienstbefreiung am 24.12. und 31.12.
  • Nutzung der Hochschulbibliothek
  • Service für Familie und Soziales (Vereinbarkeit von Beruf und Familie)
  • langfristige, sichere persönliche und berufliche Perspektive an einem modernen Arbeitsplatz

Auf Ihre Bewerbung freuen wir uns!

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Akademischer Mitarbeiter (w/m/d) Forschungsschwerpunkt: KI-basierter Entwurf in der Triebwerksauslegung in Brandenburg an der Havel Arbeitgeber: Gateway at Summerset

Die Technische Hochschule Brandenburg ist ein moderner und familienfreundlicher Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern attraktive Arbeitsbedingungen auf einem grünen Campus bietet. Mit der Möglichkeit zur Promotion und der Zusammenarbeit mit renommierten Partnern wie Rolls-Royce fördert die Hochschule nicht nur die berufliche Weiterentwicklung, sondern auch eine innovative und dynamische Arbeitskultur, die auf Teamarbeit und interdisziplinärem Austausch setzt. Die Lage in der Nähe von Potsdam und Berlin bietet zudem eine hervorragende Lebensqualität und zahlreiche Freizeitmöglichkeiten.

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Kontaktdaten:

Gateway at Summerset Recruiting-Team