Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (w/m/d) - Doktorand/in [V000008161]

Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (w/m/d) – Doktorand/in [V000008161]

RWTH Aachen UniversityLehrstuhl für Elektrochemische Energiewandlung und Speichersystemtechnik
Published 26 July 2024
Closing Date 31 August 2024
Workplace Aachen, Nordrhein-Westfalen, Germany
Category
Materials Science
Electroengineering
Position
Scientific Officer / Scientific Assistant
Diese Webseite nutzt technisch notwendige Cookies, um bestmögliche Funktionalität bieten zu können.

Weitere Informationen

Bereich Batterieforschung mit dem Schwerpunkt auf Machine Learning für Batterieanalytik

Anbieter

Lehrstuhl für Elektrochemische Energiewandlung und Speichersystemtechnik

Unser Profil

Der Lehrstuhl für Elektrochemische Energiewandlung und Speichersystemtechnik unter der Leitung von Prof. Dr. Dirk Uwe Sauer ist Teil des Instituts für Stromrichtertechnik und Elektrische Antriebe (ISEA) an der Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik der RWTH Aachen. Wir sind die größte universitäre Arbeitsgruppe in Deutschland, die sich mit den Grundlagen der Batterietechnologie und deren Systemintegration in Anwendungen beschäftigt.

Unsere Veröffentlichungen bieten einen guten Überblick die Themen die uns beschäftigen: ?url=https%3A%2F%2Fwww.researchgate.net%2Fprofile%2FDirk-Uwe-Sauer&module=jobs&id=198979" target="_blank" rel="nofollow">?url=https%3A%2F%2Fwww.researchgate.net%2Fprofile%2FDirk-Uwe-Sauer&module=jobs&id=198979" target="_blank" rel="nofollow">https://www.researchgate.net/profile/Dirk-Uwe-Sauer

Unser Ziel ist es, die Anwendung von Batterien in einem breiten Spektrum zu ermöglichen und verbessern. Dies erreichen wir, indem wir Batterien aller relevanten Technologien so genau verstehen, dass wir darauf aufbauend Modelle für elektrische Simulationen, thermische Modelle, Lebensdauerprognosen und Diagnosealgorithmen zur Bestimmung von Ladezustand, Leistungsfähigkeit oder Alterungszustand entwickeln können. Batteriesysteme entwickeln wir für die verschiedensten mobilen und stationären Anwendungen. Damit befinden wir uns im technologischen Zentrum spannender Themenfelder wie der Entwicklung der Elektromobilität und der Gestaltung der Energiewende.

Das "Center for Ageing, Reliability and Lifetime Prediction of Electrochemical and Power Electronic Systems" (CARL) auf dem Campus Melaten ist ein hochmodernes Forschungsgebäude zur Unterstützung der Batterieproduktion, Systemintegration und Anwendung. Das CARL verbindet ab Mitte 2022 methodenorientierte, interdisziplinäre Spitzenforschung von der Material- bis zur Energiesystemebene mit 5000 Quadratmetern Büro- und Laborfläche, die mehr als 150 Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler aufnehmen können.

Was wir bieten:

• Herzliches Umfeld an einer der renommiertesten Forschungseinrichtungen weltweit im Batteriebereich
• Wertvollen Wissenszuwachs in einem Wachstumsmarkt
• Spannende Anwendungsfelder von tragbaren bis zu schweren Traktionsanwendungen
• Optimales Forschungsumfeld mit hochmoderner Infrastruktur und gleichzeitigem Industriebezug
• Mitwirkung in der universitären Lehre & Nachwuchsförderung (Bachelor/Master), beispielsweise in Abschlussarbeiten
• Möglichkeit zur Promotion (bei Prof. Dr. Dirk Uwe Sauer)

Ihr Profil

Sie möchten in einem universitären Umfeld aber gleichzeitig zusammen mit Industrieunternehmen arbeiten? Sie arbeiten gerne sowohl theoretisch, als auch praktisch an ingenieurstechnischen Fragestellungen und suchen eigenständig Lösungen? Sie können sich eine Promotion im Bereich der Batteriesysteme vorstellen?

• Mit überdurchschnittlichem Erfolg abgeschlossenes Hochschulstudium (Master oder vergleichbar) im technischen oder naturwissenschaftlichen Bereich (z.B. Elektrotechnik, Maschinenbau, Informatik)
• Grundkenntnisse im Bereich Machine Learning oder Lithium-Ionen-Batterie
• Erfahrung in der Programmierung, z. B. in Python, Matlab und C++
• Interesse an der Mitarbeit in spannenden Projekten mit Partnern aus der Industrie und aus dem akademischen Bereich
• Ein hohes Maß an Engagement, Eigeninitiative und Selbstständigkeit
• Eine teamorientierte und gut organisierte Arbeitsweise
• Sehr sichere Beherrschung der deutschen und englischen Sprache in Wort und Schrift

Ihre Aufgaben

Sie werden aktiv in Projekte eingebunden sein, die sich mit der Analyse von Batteriedaten mithilfe von Machine Learning beschäftigen, sowohl von bildbasierten Daten als auch von Zeitreihendaten, angefangen von der Batterieherstellung bis hin zu Batterietests und -anwendungen. Dies umfasst die Entwicklung und Validierung von Machine Learning für Bildsegmentierung und -verbesserung, Anomalieerkennung, Batteriediagnose und -prognose. Dies erweitert das grundlegende Verständnis der Prozesse in der Batterie und fließt direkt in Batteriemodellierung und -diagnose ein. Im Kontext von CARL liegt ein besonderer Schwerpunkt auf der Verknüpfung von Daten aus verschiedenen Messmethoden.

Ein starker fachlicher Austausch mit Kolleg/innen im Institut und mit den Projektpartnern ist in großem Maße möglich und erwünscht. Eine Labor- und Serverinfrastruktur steht bereits zur Verfügung und wird im Rahmen von CARL stark ausgebaut.

Unser Angebot

Die Einstellung erfolgt im Beschäftigtenverhältnis.
Die Stelle ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt zu besetzen und befristet auf 2 Jahre.
Eine Möglichkeit zur Verlängerung auf 5 Jahre bis zur Promotion ist vorgesehen und erwünscht.
Die befristete Beschäftigung erfolgt im Rahmen der Befristungsmöglichkeiten des Wissenschaftszeitvertragsgesetzes.
Es handelt sich um eine Vollzeitstelle.
Eine Promotionsmöglichkeit besteht.
Die Eingruppierung richtet sich nach dem TV-L.
Die Stelle ist bewertet mit EG 13 TV-L.

Über uns

Die RWTH ist als familiengerechte Hochschule zertifiziert.
Die RWTH bietet im Rahmen eines Universitären Gesundheitsmanagements eine Vielzahl von Gesundheits-, Beratungs- und Präventionsangeboten (z. B. Hochschulsport) an. Für Tarifbeschäftigte und Beamtinnen und Beamte besteht ein umfangreiches Weiterbildungsangebot und die Möglichkeit, ein Jobticket zu erwerben.
Die Stellenausschreibung richtet sich an alle Geschlechter.
Wir wollen an der RWTH Aachen University besonders die Karrieren von Frauen fördern und freuen uns daher über Bewerberinnen.
Frauen werden bei gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt berücksichtigt, sofern sie in der Organisationseinheit unterrepräsentiert sind und sofern nicht in der Person eines Mitbewerbers liegende Gründe überwiegen.
Bewerbungen geeigneter schwerbehinderter Menschen sind ausdrücklich erwünscht.
Im Sinne der Gleichbehandlung bitten wir Sie, auf ein Bewerbungsfoto zu verzichten.
Informationen zur Erhebung personenbezogener Daten nach Artikeln 13 und 14 Datenschutz-Grundverordnung (DS-GVO) finden Sie unter ?url=https%3A%2F%2Fwww.rwth-aachen.de%2Fdsgvo-information-bewerbung&module=jobs&id=198979" target="_blank" rel="nofollow">?url=https%3A%2F%2Fwww.rwth-aachen.de%2Fdsgvo-information-bewerbung&module=jobs&id=198979" target="_blank" rel="nofollow">https://www.rwth-aachen.de/dsgvo-information-bewerbung .

Nummer: V000008161

Frist: 31.08.2024

Postalisch: RWTH Aachen University
Lehrstuhl für Elektrochemische Energiewandlung und Speichersystemtechnik
Dr. Weihan Li
Campus-Boulevard 89
52074 Aachen

E-Mail: E-Mail schreiben Bitte beachten Sie, dass Gefährdungen der Vertraulichkeit und der unbefugte Zugriff Dritter bei einer Kommunikation per unverschlüsselter E-Mail nicht ausgeschlossen werden können.
More information
In your application, please refer to myScience.de and reference JobID 198979 .