Research Associate and Doctoral Candidate (f/m/d) in Experimental Energy Informatics

Sie sind leidenschaftlich daran interessiert, modernste Informationstechnologie anzuwenden, um die Energie- und Klimakrise zu lösen, und möchten in einem lebhaften und internationalen Forschungsumfeld arbeiten. Lassen Sie uns gemeinsam die Energiemanagementsysteme der Zukunft gestalten!

Unser Forschungsfokus

Die Forscher an der Professur für Energiemanagementtechnologien konzentrieren sich auf das Design und die Bewertung innovativer datengestützter und maschineller Lernsysteme, um mehr erneuerbare Energien in Energiesysteme zu integrieren und den Energieverbrauch effizienter zu gestalten. Wir entwickeln neuartige Optimierungsmethoden, Algorithmen des maschinellen Lernens und prototypische Energiemanagementsysteme (EMS), die komplexe Energiesysteme wie Gebäude, Stromverteilungsnetze und thermische Energiesysteme für eine nachhaltige Zukunft steuern. Diese EMS koordinieren verteilte erneuerbare Erzeugung (Solar, Wind), flexible Lasten (Wärmepumpen, Elektrofahrzeuge) und verteilte Energiespeicher (stationäre Batterien, Wasserstoffspeicher), um die Energieeffizienz zu maximieren und gleichzeitig das Netz zuverlässig und sicher zu halten. Unsere Forschungsmethode ist ingenieurorientiert, prototypengetrieben und hochinterdisziplinär. Unser typischer Forschungsprozess umfasst die Bewertung bestehender Systeme, umfangreiche simulationsbasierte Analysen sowie die Implementierung und Validierung von Algorithmus- und Systemdesigns in realen Umgebungen.

Ihre Aufgaben

Gemeinsam mit dem EMT-Team werden Sie unser Labor für intelligente Energiemanagementsysteme aufbauen. Das Ziel des Labors ist es, vielseitige Testeinrichtungen für die Entwicklung und Validierung datengestützter Energiemanagementsysteme zur Überwachung und Steuerung verschiedener Energiesysteme bereitzustellen. Testeinrichtungen sind in Bereichen wie aktiven Verteilungsnetzen, Energiezerlegung, Gebäudeautomation und verteiltem Energiespeicher geplant. Die Professur für Energiemanagementtechnologien arbeitet eng mit anderen Professuren an der TUM, Industriepartnern und Partnerforschungseinrichtungen zusammen. Sie unterstützen die Kooperationen, um effizient und produktiv zu sein. Als wissenschaftlicher Mitarbeiter unterstützen Sie auch die Lehrtätigkeiten in Bachelor- und Masterprogrammen, die von der School of Engineering and Design und der School of Computation, Information and Technology angeboten werden. Sie helfen bei der Vorbereitung von Lehrmaterialien, fungieren als Lehrassistent in Vorlesungen, unterstützen Laborpraktika und betreuen studentische Forschungsprojekte.

Ihr Profil

• Überdurchschnittlicher Masterabschluss in einem ingenieurwissenschaftlichen Bereich
• Gute Softwareengineering- und maschinelle Lernfähigkeiten
• Praktische Erfahrung im Bau von Laborhardware und der Entwicklung innovativer Software
• Neugierig und leidenschaftlich für Forschung und Wissenstransfer
• Unabhängige, kreative und engagierte Arbeitsweise
• Fähigkeit, konzeptionell und analytisch zu denken
• Starkes Interesse an Energietechnologie und -systemen
• Sehr gute Englischkenntnisse
• Großer Vorteil: gute Deutschkenntnisse

Unser Angebot

Wir bieten die Möglichkeit, innerhalb eines Teams hochmotivierter Forscher zu forschen und von der Forschungsumgebung einer der besten Universitäten in Europa und weltweit zu profitieren. Wir unterstützen Ihre Doktorarbeit im oben skizzierten Forschungsbereich. Die angebotene Stelle (Entgeltgruppe TV-L 13) ist zunächst auf 2 Jahre befristet. Eine weitere Beschäftigung ist möglich und beabsichtigt.

Ihre Bewerbung

Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung bis zum 20. April 2026. Bitte reichen Sie diese als eine einzige PDF-Datei per E-Mail ein. Ihre Bewerbung sollte folgende Dokumente enthalten:

• Lebenslauf
• Vollständige akademische Transkripte
• Empfehlungsschreiben aus vorherigen Positionen, einschließlich Praktika
• Bachelor- und Masterarbeit

Die Stelle ist für Menschen mit Behinderungen geeignet. Bewerber mit Behinderungen werden bei allgemeiner Eignung, Befähigung und beruflicher Leistung bevorzugt.

Datenschutzinformationen

Wenn Sie sich für eine Stelle an der Technischen Universität München (TUM) bewerben, übermitteln Sie persönliche Informationen. Bitte beachten Sie die Datenschutzhinweise gemäß Art. 13 Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) zur Erhebung und Verarbeitung von personenbezogenen Daten im Rahmen Ihrer Bewerbung. Mit der Einreichung Ihrer Bewerbung bestätigen Sie, dass Sie die oben genannten Datenschutzinformationen der TUM zur Kenntnis genommen haben.