Wiss. Mitarbeiter*in (Post-Doc) (w/m/d): Digitalisierung & KI in der Batterieforschung
Position Scientific Officer / Scientific Assistant Published February Closing Date March Wiss. Mitarbeiter*in (Post-Doc) (w/m/d): Digitalisierung & KI in der Batterieforschung
NEU Vollzeit Forschung und Lehre
Das Institut für Nachhaltige Technische Systeme (INATECH) besetzt eine Stelle als Wiss. Mitarbeiter*in (Post-Doc) (w/m/d): Digitalisierung & KI in der Batterieforschung
Bewerbungsfrist: 11. März
Veröffentlichungsdatum: 2. Februar
Eintrittstermin: Zum nächstmöglichen Zeitpunkt
Arbeitsumfang: Vollzeitstelle
Kennziffer:
Beschreibung
Beschreibung
Die Nachwuchsgruppe Battery Data Science bietet eine Post-Doc-Stelle im Bereich Digitalisierung und Künstliche Intelligenz für die zerstörungsfreie Qualitätsbewertung von Lithium-Ionen-Batteriezellen an. Im Fokus stehen die Entwicklung und Anwendung neuer KI-Methoden zur Steigerung von Sensitivität und Genauigkeit bei der Anomaliedetektion und Alterungsprognose sowie die Digitalisierung von Forschungs- und Entwicklungsprozessen nach Open-Science-Standards. Die Laborarbeit findet am -Zentrum für Elektrische Energiespeicher" des Fraunhofer ISE in Freiburg statt
Wer wir sind
Die Nachwuchsgruppe Battery Data Science ist ein neues interdisziplinäres Team am INATECH der Albert-Ludwigs-Universität Freiburg. Wir verbinden Batterieforschung und Data Science, um anwendungsorientierte Methoden zur zerstörungsfreien Qualitätsbewertung und Zustandsbestimmung von Batteriezellen zu entwickeln. Unsere Forschungsschwerpunkte umfassen die Datenauswertung bildgebender Verfahren (Scanning Acoustic Microscopy, CT), Ausdehnungscharakterisierung sowie die Digitalisierung von Forschungsprozessen insbesondere in der Batteriezellproduktion. Die Forschungsarbeiten der Gruppe werden von einem Industriebeirat begleitet
Ihre Aufgaben
Entwicklung und Implementierung von Machine-Learning-Methoden zur automatisierten Anomaliedetektion und Alterungsprognose von Batteriezellen
Analyse multimodaler Daten (Zeitreihen, Bilddaten
Aufbau von Dateninfrastrukturen und -pipelines nach dem FAIR-Prinzip
Anleitung von Promovierenden und Studierenden sowie Unterstützung der Lehre
Präsentation von Forschungsergebnissen und Publikation in Fachzeitschriften
Gelegentliche Reisen zu wissenschaftlichen Konferenzen und Kooperationspartnern
Ihr Profil
Abgeschlossene Promotion in Physik, Data Science, Informatik, Ingenieurwissenschaften oder einem verwandten Fachgebiet Profunde Kenntnisse und nachgewiesene Erfahrung in Machine Learning / Deep Learning Erfahrung in der Analyse von Zeitreihendaten und Signalverarbeitung Sehr gute Python-Kenntnisse inkl. ML-Frameworks (z. B. PyTorch, TensorFlow
Nachgewiesene Publikationserfahrung im Bereich Künstliche Intelligenz und Stärken im wissenschaftlichen Schreiben
Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
Fähigkeit zur eigenständigen wissenschaftlichen Arbeit sowie ausgeprägte Teamfähigkeit
Erfahrung mit Bildverarbeitung oder Computer Vision ist von Vorteil
Kenntnisse in Datenmanagement, FAIR-Prinzipien oder Ontologien sind von Vorteil
Erfahrung mit Large Language Models ist von Vorteil
Grundkenntnisse elektrochemischer Systeme oder Batterietechnologie sind von Vorteil
Was wir bieten
Hochaktuelle Forschung an der Schnittstelle von KI und Batterietechnologie mit hoher gesellschaftlicher Relevanz
Interdisziplinäres Arbeitsumfeld mit Zugang zu moderner Laborinfrastruktur
Mitgestaltungsmöglichkeit in einer neu entstehenden Forschungsgruppe
Die Stelle bietet Raum für die eigenständige wissenschaftliche Weiterqualifizierung
Arbeiten nach Open-Science-Standards
Einen attraktiven Arbeitsplatz in einer der schönsten Städte Deutschlands
Attraktive Weiterbildungsmöglichkeiten, JobTicketBW und weitere Benefits
Bewerbung
Bitte reichen Sie Ihre Bewerbung mit Anschreiben, Lebenslauf und ggf. weiteren Nachweisen (z. B. Zeugnisse, Zertifikate) ein
Die Stelle ist zunächst auf 3 Jahre befristet. Die Vergütung erfolgt nach TV-L E13. Die Vergütung erfolgt nach E13 TV-L
Bewerbung
Bitte bewerben Sie sich mit o. g. Unterlagen unter Angabe der Kennziffer bis spätestens 11. März 2026. Ihre Bewerbung richten Sie bitte in schriftlicher oder elektronischer Form an:
Albert-Ludwigs-Universität Freiburg Institut für Nachhaltige Technische Systeme - INATECH Nachwuchsgruppe Battery Data Science Dr. Moritz Kroll Emmy-Noether-Straße Freiburg
Für nähere Informationen steht Ihnen Herr Dr. Moritz Kroll unter Tel oder E-Mail @ zur Verfügung
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