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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Forschung im Bereich Windkraftprognose mit Machine Learning und Unterstützung der Lehrtätigkeit.
- Arbeitgeber: Technische Universität München, eine der besten Universitäten Europas.
- Mitarbeitervorteile: Möglichkeit zur Promotion, internationales Umfeld und Unterstützung bei der Forschung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Energiemanagementsysteme der Zukunft in einem inspirierenden Team.
- Gewünschte Qualifikationen: Überdurchschnittlicher Masterabschluss in Informatik oder verwandten Disziplinen.
- Andere Informationen: Befristete Stelle mit Möglichkeit auf Verlängerung und Karriereentwicklung.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 36000 - 60000 € pro Jahr.
Die Professur für Energiemanagement-Technologien an der School of Engineering and Design der TUM sucht einen Wissenschaftlichen Mitarbeiter und Doktorand (w/m/d) im Bereich Energieinformatik, speziell für ein DFG-Projekt im Bereich Windkraftprognose mithilfe von Machine Learning. Sie begeistern sich für den Einsatz modernster Informationstechnologie zur Lösung der Energie- und Klimakrise und möchten in einem inspirierenden und internationalen Forschungsumfeld arbeiten? Dann lassen Sie uns gemeinsam die Energiemanagementsysteme der Zukunft gestalten!
Ihre Aufgaben
- Sie bearbeiten ein DFG-gefördertes Projekt zum Thema Windkraftprognose mit Hilfe von Machine Learning, das wir gemeinsam mit dem Lehrstuhl für Windenergie durchführen.
- Die Professur für Energiemanagement-Technologien arbeitet eng mit weiteren Professuren der TUM, Industriepartnern und Partnerforschungseinrichtungen zusammen.
- Sie unterstützen uns dabei, diese Kooperationen effizient und produktiv zu gestalten.
- Als Wissenschaftlicher Mitarbeiter (w/m/d) unterstützen Sie zudem unsere Lehrtätigkeit in mehreren Bachelor- und Masterstudiengängen.
- Sie helfen uns bei der Erstellung von Lehrmaterialien, sind als Assistent in unseren Vorlesungen tätig, unterstützen Praktika und betreuen studentische Forschungsarbeiten.
Ihr Profil
- Überdurchschnittlicher Masterabschluss in Informatik oder einer verwandten Disziplin
- Sehr gute Fähigkeiten in der Softwareentwicklung und im Bereich Machine Learning
- Hands-on-Mentalität mit ersten praktischen Erfahrungen in der Softwareentwicklung
- Wissbegierig und leidenschaftlich an Forschung und Wissenstransfer interessiert
- Selbstständige, kreative und engagierte Arbeitsweise
- Fähigkeit, konzeptionell und analytisch zu denken
- Starkes Interesse an Energietechnik und -systemen
- Sehr gute Englischkenntnisse
- Großes Plus: gute Deutschkenntnisse
Unser Angebot
Wir bieten Ihnen die Möglichkeit, in einem Team von hochmotivierten Wissenschaftlern zu forschen und vom Forschungsumfeld einer der besten Universitäten Europas und weltweit zu profitieren. Wir unterstützen Ihre Doktorarbeit im oben genannten Forschungsbereich. Die ausgeschriebene 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 7. September 2025. Bitte senden Sie es als eine einzige PDF-Datei per E-Mail an. Ihre Bewerbung sollte folgende Unterlagen enthalten: Lebenslauf, vollständige akademische Zeugnisse, Zeugnisse aus früheren Positionen, einschließlich Praktika, Bachelor- und Masterarbeit.
Hinweis zum Datenschutz
Im Rahmen Ihrer Bewerbung um eine Stelle an der Technischen Universität München (TUM) übermitteln Sie personenbezogene Daten. Beachten Sie bitte hierzu unsere Datenschutzhinweise gemäß Art. 13 DSGVO zur Erhebung und Verarbeitung von personenbezogenen Daten im Rahmen Ihrer Bewerbung. Durch die Übermittlung Ihrer Bewerbung bestätigen Sie, dass Sie die Datenschutzhinweise der TUM zur Kenntnis genommen haben.
Kontakt:
Die Stelle ist für die Besetzung mit schwerbehinderten Menschen geeignet. Schwerbehinderte Bewerberinnen und Bewerber werden bei ansonsten im wesentlichen gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt eingestellt.
Research Associate and Doctoral Candidate (f/m/d) in Wind Power Forecasting using Machine Learning Arbeitgeber: Technische Universität München (Technical University of Munich)
Kontaktperson:
Technische Universität München (Technical University of Munich) HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Research Associate and Doctoral Candidate (f/m/d) in Wind Power Forecasting using Machine Learning
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze jede Gelegenheit, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Besuche Konferenzen, Workshops oder Meetups und sprich mit anderen über deine Leidenschaft für Windkraft und Machine Learning. Wer weiß, vielleicht triffst du jemanden, der dir den entscheidenden Tipp geben kann!
✨Sei proaktiv!
Warte nicht darauf, dass die Stellenanzeigen auf dich zukommen. Recherchiere Unternehmen, die dich interessieren, und kontaktiere sie direkt. Zeige dein Interesse an ihren Projekten und wie du mit deinen Fähigkeiten einen Mehrwert bieten kannst. Wir bei StudySmarter glauben, dass Eigeninitiative oft belohnt wird!
✨Bereite dich auf Interviews vor!
Mach dich mit typischen Fragen im Bereich Machine Learning und Windkraftprognose vertraut. Übe deine Antworten laut, damit du selbstbewusst und kompetent rüberkommst. Denk daran, auch eigene Fragen zu stellen – das zeigt dein Interesse und Engagement!
✨Bewirb dich über unsere Website!
Wenn du dich für die Stelle als Wissenschaftlicher Mitarbeiter und Doktorand interessierst, bewirb dich direkt über unsere Website. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und unkompliziert an die richtigen Leute gelangt. Lass uns gemeinsam die Zukunft der Energie gestalten!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Research Associate and Doctoral Candidate (f/m/d) in Wind Power Forecasting using Machine Learning
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deinen Lebenslauf einzigartig!: Dein Lebenslauf ist dein erster Eindruck – also lass ihn strahlen! Hebe deine relevanten Erfahrungen im Bereich Machine Learning und Softwareentwicklung hervor. Zeig uns, was dich besonders macht und warum du die perfekte Ergänzung für unser Team bist.
Zeugnisse nicht vergessen!: Stell sicher, dass du alle geforderten Zeugnisse in deiner Bewerbung hast. Das umfasst deine akademischen Abschlüsse sowie Nachweise über frühere Positionen und Praktika. Wir wollen ein vollständiges Bild von deinem Werdegang!
Persönliches Anschreiben: Nutze das Anschreiben, um uns zu zeigen, warum du dich für die Stelle interessierst und was dich motiviert. Erzähl uns von deiner Leidenschaft für Energieinformatik und wie du zur Lösung der Energie- und Klimakrise beitragen möchtest. Sei kreativ und authentisch!
Bewerbung über unsere Website: Vergiss nicht, deine Bewerbung als eine einzige PDF-Datei per E-Mail an uns zu senden. Wir freuen uns darauf, deine Unterlagen zu sehen und gemeinsam die Energiemanagementsysteme der Zukunft zu gestalten!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Technische Universität München (Technical University of Munich) vorbereitest
✨Verstehe das Projekt
Mach dich mit dem DFG-Projekt zur Windkraftprognose und den verwendeten Machine Learning-Techniken vertraut. Zeige im Interview, dass du die Ziele und Herausforderungen des Projekts verstehst und wie deine Fähigkeiten dazu passen.
✨Bereite praktische Beispiele vor
Denke an konkrete Projekte oder Erfahrungen, die deine Softwareentwicklungs- und Machine Learning-Fähigkeiten demonstrieren. Sei bereit, diese Beispiele im Interview zu erläutern und zu zeigen, wie du Probleme kreativ gelöst hast.
✨Zeige deine Teamfähigkeit
Da die Professur eng mit anderen Fakultäten und Industriepartnern zusammenarbeitet, ist es wichtig, deine Teamarbeit und Kommunikationsfähigkeiten zu betonen. Bereite Beispiele vor, in denen du erfolgreich im Team gearbeitet hast.
✨Fragen stellen
Bereite einige durchdachte Fragen über das Forschungsumfeld, die Lehrtätigkeit und die Zusammenarbeit mit anderen Instituten vor. Das zeigt dein Interesse und Engagement für die Position und hilft dir, mehr über die Erwartungen zu erfahren.
