Battery Technology Scientist for Application-Driven Performance and Aging Models in München

Battery Technology Scientist for Application-Driven Performance and Aging Models in München

München Vollzeit Vor Ort
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Wissenschaftliche Mitarbeit im Forschungsprojekt BEST‑BAT zur Bewertung von Batterietechnologien für industrielle und mobile Anwendungen

Battery Technology Scientist for Application-Driven Performance and Aging Models

01.10.2026, Academic staff

Möglichkeit zur Promotion im Bereich der Batteriemodellierung am Lehrstuhl für Fahrzeugtechnik. Das Forschungsprojekt BEST‑BAT adressiert diese Herausforderung durch die Entwicklung eines ganzheitlichen Bewertungsrahmens für Batteriezellen und Batteriesysteme. Technische, ökonomische und ökologische Aspekte werden ganzheitlich betrachtet, um belastbare Aussagen zur Eignung unterschiedlicher Batterietechnologien für reale Anwendungen treffen zu können.

Die Elektrifizierung industrieller und mobiler Anwendungen ist ein zentraler Baustein für die Erreichung von Klima-, Energie- und Souveränitätszielen. Batterietechnologien spielen dabei eine Schlüsselrolle: Ihre technische Auslegung, Wirtschaftlichkeit und ökologische Wirkung entscheiden maßgeblich darüber, ob elektrische Antriebslösungen erfolgreich umgesetzt werden können.

Gleichzeitig wächst die Vielfalt an Zellchemien, Formfaktoren und Nutzungskonzepten. Dadurch wird die Auswahl geeigneter Batterielösungen zunehmend komplex. Wissenschaftlich fundierte, anwendungsnahe und vergleichbare Bewertungsmethoden gewinnen daher deutlich an Bedeutung.

Das Forschungsprojekt BEST‑BAT adressiert diese Herausforderung durch die Entwicklung eines ganzheitlichen Bewertungsrahmens für Batteriezellen und Batteriesysteme. Technische, ökonomische und ökologische Aspekte werden ganzheitlich betrachtet, um belastbare Aussagen zur Eignung unterschiedlicher Batterietechnologien für reale Anwendungen treffen zu können.

Auf Basis realitätsnaher Anwendungen und Systemkonzepte werden Batterietechnologien systematisch charakterisiert, ihre Performance und Alterung unter realen Lastprofilen experimentell im FTM‑Batterielabor analysiert und in skalierbare Modelle überführt. Die gewonnenen Erkenntnisse fließen in eine interaktive webbasierte Bewertungsapplikation ein, die Industrie, Forschung und Politik als niederschwellige Entscheidungsunterstützung dienen soll.

Ziel des Projekts ist es, fundierte Technologieentscheidungen zu ermöglichen, Second‑Life‑Potenziale gezielt zu erschließen und die technologische Souveränität des deutschen und europäischen Batterieökosystems nachhaltig zu stärken.

Über uns

Das Electric Vehicle Lab des Lehrstuhls für Fahrzeugtechnik der Technischen Universität München erforscht zentrale Themen der Elektromobilität – von Hochvoltbatterien und weiteren Komponenten des Antriebsstrangs über die Fahrzeugintegration bis hin zur Einbindung elektrischer Fahrzeuge in Mobilitäts‑ und Energiesysteme.

Wir arbeiten daran, die Effizienz, Nachhaltigkeit und Wirtschaftlichkeit von Elektrofahrzeugen zu verbessern. Dafür kombinieren wir Praxis‑ und Labortests mit hochentwickelten Simulationen und beschleunigen so die Entwicklung und Integration von Komponenten bis hin zu komplexen Mobilitätssystemen.

Unsere Forschungsergebnisse veröffentlichen wir auf Konferenzen und in wissenschaftlichen Journals. Darüber hinaus stellen wir Software Open Source zur Verfügung, um den wissenschaftlichen Fortschritt aktiv zu unterstützen.

Deine Herausforderung

In dieser Position arbeitest Du in einem interdisziplinären Forschungsteam an der methodischen Entwicklung, Validierung und Anwendung von Bewertungsansätzen für Batterietechnologien in realen Anwendungsfällen.

Du unterstützt die systematische Auswahl und die technische Charakterisierung zukunftsrelevanter Anwendungen sowie komplexer Anwendungssysteme. Daraus leitest Du relevante Betriebsprofile und Kennzahlen ab, die als Grundlage für die weitere Bewertung dienen.

Aufbauend darauf führst Du experimentelle und modellgestützte Analysen an Batteriezellen unterschiedlicher Technologien durch. Du entwickelst und validierst Alterungs‑ und Systemmodelle auf Zell‑ und Systemebene und erarbeitest eine fundierte Bewertung des Second‑Life‑Potenzials.

Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Integration technischer Ergebnisse in techno‑ökonomische und ökologische Bewertungsmodelle, insbesondere in den Bereichen Total Cost of Ownership und Life Cycle Assessment. Daraus leitest Du praxisnahe Handlungsempfehlungen für Industrie, Forschung und Politik ab.

Dein Profil

Du begeisterst Dich für Batterietechnologien und möchtest dazu beitragen, deren Einsatz in realen Anwendungen technisch, ökonomisch und ökologisch bewertbar zu machen.

Dich interessieren insbesondere die Analyse und Modellierung von Alterungs‑ und Systemeffekten, um belastbare Aussagen zur Leistungsfähigkeit und Lebensdauer von Zell‑ und Systemkonzepten treffen zu können.

Du verfügst über einen sehr guten Diplom‑ oder Masterabschluss in einer technischen Fachrichtung, zum Beispiel in Maschinenbau, Elektrotechnik, Energietechnik, Chemie, Elektrochemie, Physik oder Materialwissenschaften.

Erfahrung in der Programmierung und Modellierung, insbesondere mit Python, bringst Du mit. Du kannst komplexe Fragestellungen systematisch analysieren und strukturiert bearbeiten.

Außerdem arbeitest Du gerne im Team, bringst eigene Ideen ein und bereicherst das Projekt sowie den Lehrstuhl durch methodischen Tiefgang, Eigeninitiative und Verantwortungsbewusstsein. Sehr gute Deutschkenntnisse setzen wir voraus.

Deine Chancen

Als Teil unseres Teams gestaltest Du die Bewertung und Auswahl von Batterietechnologien für zukunftsrelevante Anwendungen aktiv mit. Du baust ein innovatives Netzwerk in Wissenschaft und Industrie auf und übernimmst von Beginn an Verantwortung im Projekt sowie am Lehrstuhl.

Besonders relevant sind dabei die experimentelle Zellcharakterisierung im Batterielabor, die Modellierung von Alterungs‑ und Systemeffekten sowie die techno‑ökonomische Bewertung. Diese Themen bieten eine starke Grundlage für eine Promotion, eigene Forschungsideen oder eine spätere Ausgründung in einem technologieorientierten Umfeld.

Durch die enge Zusammenarbeit mit Industriepartnern und Forschungsinstituten bereitest Du Dich gezielt auf zukünftige Aufgaben in Forschung, Entwicklung oder Beratung im Batterie‑ und Energiespeicherbereich vor.

Wir bieten

  • Vollzeitstelle nach TV-L E-13 100 %, befristet auf 3 Jahre
  • Möglichkeit zur Promotion in 3 Jahren und Start-up-Gründung
  • Innovatives Forschungsgebiet mit hoher Aktualität und Relevanz
  • Moderne Arbeitsumgebung und Infrastruktur
  • Flexible Arbeitszeitgestaltung inklusive Homeoffice
  • Eigenes Budget für Fortbildungen und Tagungen
  • Möglichkeit zum Auslandsaufenthalt

Die Stelle erfordert die Anwesenheit am Lehrstuhl, Reisen, die Arbeit im Team sowie die Durchführung von Versuchen in Laboren. Die Stelle ist für die Besetzung durch schwerbehinderte Menschen geeignet. Schwerbehinderte Bewerberinnen und Bewerber werden bei ansonsten im Wesentlichen gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt eingestellt.

The position is suitable for disabled persons. Disabled applicants will be given preference in case of generally equivalent suitability, aptitude and professional performance.

More Information https://www.mos.ed.tum.de/ftm/labs/electric-vehicle/

#J-18808-Ljbffr

Battery Technology Scientist for Application-Driven Performance and Aging Models in München Arbeitgeber: Technische Universität München (Technical University of Munich)

Die Technische Universität München (TUM) bietet als Arbeitgeber ein inspirierendes Umfeld für Techniker/innen, die in einem dynamischen Team an innovativen Forschungsprojekten im Bereich Pflanzenwissenschaften arbeiten möchten. Mit einer unbefristeten Anstellung, attraktiven Vergütungen nach TV-L und umfangreichen Fortbildungsangeboten fördert die TUM nicht nur die berufliche Entwicklung ihrer Mitarbeitenden, sondern auch eine kollegiale und unterstützende Arbeitsatmosphäre in Freising, die den Austausch von Ideen und Wissen schätzt.

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Kontaktdaten:

Technische Universität München (Technical University of Munich) Recruiting-Team