Finde einen Job 
Finde eine Ausbildung 
Top Arbeitgeber 
Top Universitäten 
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: Gestalte die Zukunft des Energiemanagements und arbeite in einem dynamischen Team.
- 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 42000 - 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 persönlicher 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. Weitere Informationen erhalten Sie nach Registrierung und Login. 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.
Wissenschaftliche Mitarbeiter/-innen (w/m/d) zur Mitarbeit im Forschungsprojekt \"PhyLFlex - Physikbasiertes, lernfähiges Energiemanagement zur Sektore 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 - Physikbasiertes, lernfähiges Energiemanagement zur Sektore
✨Tipp 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 entscheidenden Unterschied machen.
✨Tipp 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.
✨Tipp Nummer 3
Bereite dich auf technische Fragen vor, die sich auf Machine Learning und Gebäudesimulationen beziehen. Überlege dir konkrete Beispiele aus deinen bisherigen Projekten, die deine Fähigkeiten und Erfahrungen unter Beweis stellen.
✨Tipp Nummer 4
Zeige deine Teamfähigkeit! Da die Stelle interdisziplinäre Zusammenarbeit erfordert, ist es wichtig, dass du Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte parat hast, um deine Kommunikationsstärke und dein Engagement zu demonstrieren.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Wissenschaftliche Mitarbeiter/-innen (w/m/d) zur Mitarbeit im Forschungsprojekt \"PhyLFlex - Physikbasiertes, lernfähiges Energiemanagement zur Sektore
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Forschung betreiben: Informiere dich gründlich über das Institute for Data and Process Science (IDP) und das Forschungsprojekt "PhyLFlex". Verstehe die Ziele des Projekts und die Anforderungen an die wissenschaftlichen Mitarbeiter, um deine Bewerbung gezielt auszurichten.
Dokumente vorbereiten: Stelle sicher, dass du alle erforderlichen Dokumente bereit hast, einschließlich deines Lebenslaufs, relevanter Zeugnisse und Nachweise über deine Sprachkenntnisse. Ein überzeugendes Motivationsschreiben, das deine Begeisterung für das Projekt und deine Qualifikationen hervorhebt, ist ebenfalls wichtig.
Motivationsschreiben verfassen: In deinem Motivationsschreiben solltest du konkret auf deine Erfahrungen im Bereich der künstlichen Intelligenz und des Energiemanagements eingehen. Betone deine Fähigkeit zur selbstständigen und strukturierten wissenschaftlichen Arbeit sowie deine Teamfähigkeit.
Bewerbung einreichen: Reiche deine Bewerbung über die offizielle Website der Hochschule Landshut ein. Achte darauf, dass alle Informationen vollständig und korrekt sind, bevor du die Unterlagen abschickst. Halte dich an die Frist bis zum 04.05.2025.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Hochschule für angewandte Wissenschaften Landshut vorbereitest
✨Verstehe das Forschungsprojekt
Informiere dich gründlich über das Projekt 'PhyLFlex' und die Ziele, die damit verfolgt werden. Zeige im Interview, dass du die Verbindung zwischen physikalischen Modellen und Machine Learning verstehst und wie diese Technologien zusammenarbeiten können.
✨Bereite technische Fragen vor
Erwarte technische Fragen zu Themen wie KI, Machine Learning und Energiemanagement. Bereite Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit oder Studien vor, die deine Kenntnisse in diesen Bereichen demonstrieren.
✨Zeige Teamfähigkeit
Da die Stelle interdisziplinäre Zusammenarbeit erfordert, sei bereit, Beispiele zu nennen, die deine Teamfähigkeit und Kommunikationsstärke belegen. Betone, wie du in der Vergangenheit erfolgreich mit anderen zusammengearbeitet hast.
✨Präsentiere deine Forschungsergebnisse
Wenn du bereits Forschungsergebnisse veröffentlicht hast, bereite eine kurze Präsentation oder Zusammenfassung vor. Dies zeigt dein Engagement für die Wissenschaft und deine Fähigkeit, Ergebnisse klar und präzise zu kommunizieren.
