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Wissenschaftliche*r mitarbeiter*in (m/w/d) im bereich modellbildung und maschinellem lernen für anw…

Braunschweig
Institut für Mechanik und Adaptronik, Technische Universität Braunschweig
Mitarbeiter
Inserat online seit: 4 November
Beschreibung

Ihre Aufgaben

* Erstellen von datenbasierten und physikalischen Batteriemodellen auf Basis von elektrochemischen Impedanz- und Voltammetriedaten im Zeit- und Frequenzbereich
* Mitarbeit beim Aufbau und der Automatisierung eines Batterieprüfstands
* Charakterisierung von Batteriezellen, -modulen und -systemen
* Datenbasierte Modellierung mit maschinell angelernten Modellen, insbesondere Deep-Learning-Modellen und Physics-Informed Neural Networks


Ihre Qualifikation:

* Sie haben Freude an interdisziplinärer Forschung an der Schnittstelle zwischen Elektrochemie, Sensorik und Informatik und haben ein großes Interesse, sich in neue komplexe Themen selbstständig einzuarbeiten
* Sie sind in der Lage selbstständig und eigenverantwortlich Lösungen zu erarbeiten, nachvollziehbar zu erläutern und umzusetzen und sind flexibel, belastbar und können gut in einem Team arbeiten.
* Sie verfügen über einen überdurchschnittlich abgeschlossenen wissenschaftlichen Hochschulabschluss (Master oder äquivalent) in einer der folgenden Fachrichtungen:
o Informatik, Elektrotechnik/ Informationssystemtechnik, Maschinenbau (Energie-/ Verfahrens-technik, Materialwissenschaften, Chemieingenieurswissenschaften), Chemie/ Elektrochemie, oder vergleichbare Qualifikation
* Sie haben Erfahrungen in mindestens zwei der folgenden Gebiete:
o Elektrochemische Charakterisierung von Batteriezellen und Interpretation von Messdaten elektrochemischer Impedanzspektroskopie
o Modellierung von Batteriezellen
o Algorithmen für maschinelles Lernen, insbesondere Deep-Learning
o Datenbanksysteme (SQL/noSQL und/oder Vektordatenbanken für KI-Anwendungen)
* Sie besitzen sehr gute Kenntnisse in mindestens einer Programmiersprache z.B. Python, Matlab
* Der Nachweis erfolgt durch Vorarbeiten, z.B. Abschlussarbeit, Open-Source-Projekten, Forschungs-arbeiten oder Berufserfahrung

Wünschenswert sind weiterhin:

* Kenntnisse der Prüfstandsautomatisierung mit z.B. LabView
* Erfahrungen mit Frameworks für maschinelles Lernen (z.B. TensorFlow, Pytorch)
* Kenntnisse im Cloud-Computing und im Software-Deployment in einer Cloud
* Sehr gute Kenntnisse der deutschen und englischen Sprache

Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung, auch wenn Ihre Vorkenntnisse vermehrt im Bereich der Elektrochemie oder im Bereich des Maschinellen Lernens anzusiedeln sind, und Sie in dem jeweils anderen Bereich noch keine Erfahrungen gemacht, dafür aber ein starkes Interesse zur Weiterqualifizierung haben.


Wir bieten

* Arbeiten an spannenden, zukunftsorientierten Forschungsthemen in einem inspirierenden Arbeits­umfeld als Teil der universitären Gemeinschaft
* Ein lebendiges Campusleben in internationaler Atmosphäre mit zahlreichen interkulturellen Angeboten und internationalen Kooperationen
* Vergütung nach EG 13 TV-L
* Flexible Arbeitszeitmodelle und eine familienfreundliche Hochschulkultur
* Spezielle Weiterbildungsangebote für den wissenschaftlichen Nachwuchs, sowie weitere Angebote der Zentralen Personalentwicklung und Sportangebote.

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