Technische:r Beschäftigte:r (m/w/d), EG 12 TV-H, Fachbereich Elektrotechnik/Informatik - Fachgebiet Nachhaltige elektrische Energiesysteme in Kassel

Die Universität Kassel ist eine dynamische Universität mit rund 21.000 Studierenden. Sie hat ein außergewöhnlich breites Profil mit den Kompetenzfeldern Natur, Technik, Kultur und Gesellschaft. Im Fachbereich Elektrotechnik/Informatik, Kompetenzzentrum für Dezentrale Elektrische Energieversorgungstechnik (KDEE), Fachgebiet Nachhaltige elektrische Energiesysteme (Prof. Dr.-Ing. Martin Braun), ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt die folgende Stelle zu besetzen: Technische:r Beschäftigte:r (m/w/d), EG 12 TV-H befristet, Teilzeit (derzeit 26 Wochenstunden).

Bewerbungsfrist: 30.09.2026

Einstellungsbeginn: baldmöglichst

Kennziffer: 39486 mit 65% einer Vollzeitbeschäftigung. Die Stelle ist gemäß § 14 Abs. 1 Satz 2 Nr. 1 TzBfG zunächst bis zum 30.09.2027 zur Mitarbeit im Rahmen des Drittmittelvorhabens „InterSCADA“ befristet.

InterSCADA – Automatisierte Entscheidungsunterstützung für die Frequenzstabilität in hybriden AC/DC‑Netzen. Im Projekt InterSCADA wird ein Open‑Source, herstellerunabhängiges Software‑Framework auf Basis von Microservices entwickelt, das als modulare SCADA‑Plattform zur Analyse und Steuerung hybrider AC/DC‑Stromnetze auf mehreren Spannungsebenen dient. Ziel ist es, Übertragungsnetzbetreibern (ÜNB) eine automatisierte Entscheidungsunterstützung in der Leitwarte zu bieten, mit Fokus auf die Bewertung der Frequenzstabilität unter hohen Anteilen erneuerbarer Energien und stromrichtergeprägter Einspeisung.

Die an der Universität Kassel entwickelten Methoden zur Stabilitätsbewertung und Entscheidungsunterstützung werden als Microservices architektonisch umgesetzt, wobei jeder Microservice in einem eigenen Docker‑Container gekapselt und über Docker Compose orchestriert wird. Die Integration erfolgt in ein Dynamic Security Assessment (DSA)‑Modul innerhalb der InterSCADA‑Plattform. Die Erprobung der Plattform findet an einem Pilotstandort in Griechenland statt, um die Übertragbarkeit der entwickelten Lösungen in ein spezifisches geografisches und regulatorisches Umfeld sicherzustellen.

Aufgaben:

• Entwicklung und Implementierung von KI‑basierten Methoden zur automatisierten Entscheidungsunterstützung in der Leitwarte von ÜNB, mit Fokus auf Bewertung der Frequenzstabilität.
• Aufbereitung netzdynamischer Daten und Stabilitätskennzahlen für den Einsatz in Machine‑Learning‑ und Data‑Science‑Verfahren (Feature‑Engineering, Labeling, Datenpipelines).
• Integration der KI‑Modelle als DSA‑Modul.
• Unterstützung der Umsetzung der Software‑Komponenten als Docker‑Container und Deployment in einem Kubernetes‑Cluster (CI/CD, Monitoring, Skalierung).
• Zusammenarbeit mit den wissenschaftlichen Mitarbeitenden, um die KI‑Methoden eng an die Anforderungen der Stabilitätsbewertung und Leitstellenlogik anzupassen.
• Dokumentation der Software‑Architektur, Erstellung technischer Spezifikationen und Unterstützung bei der Übergabe an den Pilotstandort.

Voraussetzungen:

• Abgeschlossenes Hochschulstudium (z. B. Bachelor) der (Angewandten) Informatik. Der geforderte Abschluss muss spätestens zum Einstellungstermin vorliegen.
• Fundierte Kenntnisse in Machine Learning / Deep Learning und deren Anwendung auf zeitreihenbasierte, physikalisch geprägte Daten (z. B. Frequenz‑, Leistungs‑, Zustandsgrößen).
• Erfahrung mit der Entwicklung und dem Deployment von ML‑Modellen in produktionsnahen Umgebungen (Python, gängige ML‑Frameworks, Docker, Kubernetes).
• Interesse an energietechnischen Anwendungen und der Schnittstelle zwischen KI‑Methoden und netzdynamischer Systemanalyse.
• Praktische Erfahrung in der Softwareentwicklung für wissenschaftliche Projekte.
• Sicherer Umgang mit Versionskontrolle (Git).
• Selbständiges und teamorientiertes Arbeiten.
• Sehr gute Deutsch‑ und Englischkenntnisse in Wort und Schrift.

Von Vorteil sind:

• Kenntnisse in Python (oder einer vergleichbaren Programmiersprache) für Datenanalyse, Modellierung und Automatisierung.
• Erfahrungen mit Machine‑Learning‑Frameworks.
• Kenntnisse in netzdynamischer Simulation (RMS/EMT) und/oder Erfahrung mit entsprechenden Tools.
• Erfahrungen mit Docker und Docker Compose sowie Grundkenntnisse in Kubernetes.
• Erfahrungen in der Arbeit in internationalen, interdisziplinären Projektteams.
• Erfahrungen in der Erstellung wissenschaftlicher Publikationen.

Unser Angebot als Beschäftigte:r der Universität Kassel:

• Ein interessantes und vielfältiges Aufgabengebiet im Rahmen einer modernen und aufstrebenden Universität.
• Teil eines interdisziplinären Teams mit guter und kollegialer Arbeitsatmosphäre.
• Die Möglichkeit, an fachlichen und überfachlichen Weiterbildungsmaßnahmen teilzunehmen.
• Ein Arbeitsplatz mit guter Anbindung an den öffentlichen Nahverkehr, der derzeit für Sie kostenlos nutzbar ist.

Profitieren Sie darüber hinaus von den vielfältigen Vorteilen eines Beschäftigungsverhältnisses im öffentlichen Dienst, wie u. a.: einer zusätzlichen betrieblichen Altersversorgung (VBL), einem optionalen Kinderzuschlag gem. TV-Hessen, einer familienfreundlichen Hochschule (u. a. Kinderbetreuung für Notfälle), einer Jahressonderzahlung im Monat November, einem Anspruch auf vermögenswirksame Leistungen, einer Förderung des ehrenamtlichen Engagements, einer kostengünstigen Teilnahme am Hochschulsport und am vollständigen Fitnessangebot im Rahmen von Unifit sowie der betrieblichen Gesundheitsförderung.

Die Universität Kassel ist in hohem Maße an der beruflichen Zufriedenheit ihrer Bediensteten interessiert. Sie ist ausgezeichnet als familiengerechte Hochschule und im Sinne der Chancengleichheit bestrebt, allen die gleichen Entwicklungsmöglichkeiten zu bieten und bestehenden Nachteilen entgegenzuwirken. Sie fördert den Family Welcome Service und bei wissenschaftlich und akademisch zu besetzenden Stellen auch den Dual Career Service. Es gehört zu den strategischen Zielen der Universität Kassel, den Anteil von Frauen in Forschung und Lehre deutlich zu steigern. Bewerbungen von Frauen sind deshalb besonders erwünscht. Schwerbehinderte und ihnen gleichgestellte Bewerber:innen erhalten bei gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung den Vorzug. Vollzeitstellen sind (außer bei der Besetzung von Beamtenstellen) grundsätzlich teilbar.