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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle KI-gestützte Energiemanagementsysteme und arbeite an innovativen Gebäudesimulationen.
- Arbeitgeber: Das IDP ist eine zentrale Forschungseinrichtung der Hochschule Landshut mit interdisziplinären Projekten.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, Telearbeit und ein modernes Arbeitsumfeld warten auf dich!
- Warum dieser Job: Werde Teil eines zukunftsorientierten Projekts mit echtem Einfluss auf die Energieeffizienz.
- Gewünschte Qualifikationen: Master in Informatik, Ingenieurwissenschaften oder verwandten Bereichen; Kenntnisse in KI und Machine Learning erforderlich.
- Andere Informationen: Befristeter Vertrag bis 31.03.2028 mit Möglichkeit zur Promotion.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 36000 - 60000 € pro Jahr.
Das Institute for Data and Process Science (IDP) ist eine fakultätsübergreifende zentrale Forschungseinrichtung der Hochschule Landshut und mit mehreren Professorinnen und Professoren an den Promotionszentren der Hochschule Landshut beteiligt. Das IDP sucht zum nächstmöglichen Zeitpunkt zwei wissenschaftliche Mitarbeiter/-innen (w/m/d) (Befristet, in Vollzeit) zur Mitarbeit im Forschungsprojekt "PhyLFlex - Physikbasiertes, lernfähiges Energiemanagement zur Sektorenkopplung und Verteilnetzflexibilisierung; Teilvorhaben: Praxisorientierte Machine-Learning-Methoden zur netzdienlichen Steuerung und Optimierung von Gebäude-Energie-Management-Systemen", gefördert durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz.
Im Forschungsprojekt "PhyLFlex" sollen physikalisch basierte Modelle mit modernen Machine-Learning-Methoden kombiniert werden, um fortschrittliche Gebäude-Energie-Management-Systeme für verbesserte Resilienz und Effizienz von Verteilnetzen zu entwickeln.
Ihre Aufgaben:
- Entwicklung effizienter, skalierbarer Gebäudesimulationen für KI-basierte Energiemanagementsysteme
- Weiterentwicklung und Implementierung von KI-Algorithmen inkl. physik-informierter Trainingsstrategien
- Evaluierung und Validierung der Verfahren, Integration dieser in reale Netze und Gebäude
- Veröffentlichung von Forschungsergebnissen auf internationalen Konferenzen und in Fachzeitschriften
- Projektkoordination in enger Zusammenarbeit mit den Projektpartnern
Unsere Anforderungen:
- Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master/Magister/universitäres Diplom) in Informatik, Ingenieurwissenschaften, Physik, Mathematik oder einem verwandten Fachgebiet
- Fundierte Kenntnisse im Bereich der künstlichen Intelligenz, insbesondere Machine/Reinforcement Learning idealerweise im Kontext des Energiemanagements und der Softwaresimulation
- Fähigkeit zur selbstständigen, strukturierten wissenschaftlichen Arbeit mit hoher Eigeninitiative
- Hohes Maß an Engagement, Teamfähigkeit und Kommunikationsstärke in interdisziplinären Teams
- Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
Wir bieten Ihnen:
- Eine interessante, abwechslungsreiche und herausfordernde Tätigkeit an einem modern ausgestatteten Arbeitsplatz
- Flexible Arbeitszeitmodelle sowie Telearbeitsmöglichkeiten an einer familienfreundlichen Hochschule
- Vielfältige Angebote des betrieblichen Gesundheitsmanagements
- Einen bis 31.03.2028 befristeten Arbeitsvertrag in Vollzeit mit der Möglichkeit der Aufnahme in eines der Promotionszentren der Hochschule Landshut
- Bezahlung nach dem Tarifvertrag für den öffentlichen Dienst der Länder, je nach Qualifikation und persönlichen Voraussetzungen bis zur Entgeltgruppe 13 TV-L
Haben wir Ihr Interesse geweckt? Dann nutzen Sie Ihre Chance und werden Sie Teil der Hochschule Landshut! Wir freuen uns auf Ihre Onlinebewerbung bis zum 04.05.2025.
Für Rückfragen im Zusammenhang mit Ihrer Bewerbung stehen wir Ihnen unter -507 gerne zur Verfügung; allgemeine Infos finden Sie unter: Schwerbehinderte Bewerberinnen und Bewerber (w/m/d) werden bei ansonsten im Wesentlichen gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt eingestellt. Bitte legen Sie in diesem Fall eine Kopie Ihres Schwerbehindertenausweises oder Ihrer Gleichstellungsbescheinigung bei. Die Stellenausschreibung richtet sich an alle Geschlechter. Es stehen eine genügende Anzahl Betreuungsplätze für Kinder im Vorschulalter in unserer Kinderbetreuungsstätte CampusNest zur Verfügung.
HOCHSCHULE LANDSHUT Hochschule für angewandte Wissenschaften Am Lurzenhof 1 84036 Landshut Tel. (0) 0 Fax. (0)
Wissenschaftliche Mitarbeiter/-innen (w/m/d) zur Mitarbeit im Forschungsprojekt \"PhyLFlex - Physi... Arbeitgeber: Hochschule für angewandte Wissenschaften Landshut
Kontaktperson:
Hochschule für angewandte Wissenschaften Landshut HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Wissenschaftliche Mitarbeiter/-innen (w/m/d) zur Mitarbeit im Forschungsprojekt \"PhyLFlex - Physi...
✨Tip Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit Professoren oder Kommilitonen, die bereits im Bereich Machine Learning oder Energiemanagement tätig sind. Oftmals können persönliche Empfehlungen den Unterschied machen.
✨Tip Nummer 2
Informiere dich über aktuelle Trends und Entwicklungen im Bereich der KI und des Energiemanagements. Zeige in Gesprächen oder Interviews, dass du auf dem neuesten Stand bist und ein echtes Interesse an der Materie hast.
✨Tip Nummer 3
Bereite dich auf technische Fragen vor, die sich auf Machine Learning und Gebäudesimulationen beziehen. Übe, deine Ansätze und Lösungen klar und strukturiert zu präsentieren, um deine Problemlösungsfähigkeiten zu demonstrieren.
✨Tip Nummer 4
Zeige deine Teamfähigkeit! Bereite Beispiele vor, in denen du erfolgreich in interdisziplinären Teams gearbeitet hast. Dies ist besonders wichtig, da die Stelle enge Zusammenarbeit mit Projektpartnern erfordert.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Wissenschaftliche Mitarbeiter/-innen (w/m/d) zur Mitarbeit im Forschungsprojekt \"PhyLFlex - Physi...
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenanzeige sorgfältig durch und achte auf die spezifischen Anforderungen und Qualifikationen, die für die Position als wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in gefordert werden. Stelle sicher, dass du alle relevanten Punkte in deiner Bewerbung ansprichst.
Individualisiere dein Anschreiben: Gestalte dein Anschreiben so, dass es auf die spezifischen Aufgaben und Ziele des Forschungsprojekts "PhyLFlex" eingeht. Hebe deine Erfahrungen im Bereich der künstlichen Intelligenz und Machine Learning hervor und erkläre, wie du zur Weiterentwicklung der Gebäude-Energie-Management-Systeme beitragen kannst.
Betone deine Teamfähigkeit: Da die Stelle interdisziplinäre Zusammenarbeit erfordert, solltest du in deinem Lebenslauf und Anschreiben Beispiele anführen, die deine Teamfähigkeit und Kommunikationsstärke belegen. Zeige, dass du in der Lage bist, effektiv mit verschiedenen Fachbereichen zu arbeiten.
Prüfe deine Sprachkenntnisse: Da sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse gefordert sind, stelle sicher, dass du diese in deinem Lebenslauf klar angibst. Wenn du relevante Sprachzertifikate hast, füge diese ebenfalls hinzu, um deine Qualifikation zu untermauern.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Hochschule für angewandte Wissenschaften Landshut vorbereitest
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Da die Position im Bereich der künstlichen Intelligenz und des Energiemanagements angesiedelt ist, solltest du dich auf technische Fragen zu Machine Learning und Software-Simulationen vorbereiten. Überlege dir Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit oder Studienprojekten, die deine Kenntnisse in diesen Bereichen demonstrieren.
✨Zeige deine Teamfähigkeit
Die Stelle erfordert enge Zusammenarbeit mit interdisziplinären Teams. Bereite einige Beispiele vor, in denen du erfolgreich im Team gearbeitet hast, um deine Kommunikationsstärke und dein Engagement zu zeigen.
✨Präsentiere deine Forschungsinteressen
Da die Veröffentlichung von Forschungsergebnissen ein Teil der Aufgaben ist, solltest du deine eigenen Forschungsinteressen und -ideen klar formulieren können. Überlege dir, wie deine Ideen zur Weiterentwicklung des Projekts beitragen könnten.
✨Sprich über deine Eigeninitiative
Die Fähigkeit zur selbstständigen und strukturierten wissenschaftlichen Arbeit ist wichtig. Bereite Beispiele vor, die zeigen, wie du in der Vergangenheit eigenständig Projekte oder Aufgaben angegangen bist und welche Ergebnisse du erzielt hast.
