Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (w/m/d) „Maschinelles Lernen in der Antriebsentwicklung"

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Mariola Leipertz

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Lehr- und Forschungsgebiet Mechatronik in mobilen Antrieben

Unser Profil

Das Lehr- und Forschungsgebiet Mechatronik in mobilen Antrieben (MMP) liegt in einem Spannungsfeld zwischen mechanischen und elektrischen Antriebskomponenten sowie Steuerungsalgorithmen für eingebettete Systeme. Unsere wissenschaftliche Arbeit konzentriert sich auf die Komponentenforschung, systemische Entwicklungen sowie die Methodenforschung, welche die Entwicklungsprozesse neuartiger Antriebsysteme unterstützt. Unser Ziel am MMP ist es, eine umwelt- und klimafreundliche, nachhaltige und bedarfsgerechte Mobilität zu ermöglichen. Wir wollen die Vorteile der Mobilität nutzbar machen und erweitern, aber trotzdem den Ressourceneinsatz und die Emissionen reduzieren. 

 

Ihr Profil

  • Abgeschlossenes Hochschulstudium (Master oder vergleichbar) in der Fachrichtung Maschinenbau, Elektrotechnik oder mit Schwerpunkt auf Fahrzeugantriebe und oder maschinelles Lernen
  • Ausgeprägte Grundlagenkenntnisse auf den genannten Arbeitsschwerpunkten
  • Erfahrung im Umgang mit Verkehrssimulationen SUMO und X-in-the-Loop (XiL) Simulationswerkzeugen vorteilhaft
  • Erfahrung im Umgang mit Cloud-Computing (z.B. Azure) vorteilhaft 
  • Gute EDV-Kenntnisse und sehr gute Englisch- und Deutschkenntnisse
  • Fähigkeit zum selbständigen wissenschaftlichen Arbeiten
  • Kreativität, Flexibilität, Teamorientierung
  • Neugier an ingenieurwissenschaftlichen und technischen Fragestellungen
  • Interdisziplinäres Arbeiten in innovativen und fachübergreifenden Arbeitsfeldern

Ihre Aufgaben

  • Neu- und Weiterentwicklung von internen Toolketten für maschinelles Lernen
  • Sie nutzen Cloud Computing (z. B. Azure) und entwickeln neue Anwendungen
  • Erforschung des Potentials von Methoden des maschinellen Lernens (KNNs, Reinforcement Learning, Support Vector Machines, Bayes Netze, etc.) auf Fragestellungen der Antriebsentwicklung beispielhaft:
    • Temperaturschätzung von Bauteilen und Komponenten (z.B. Rotor einer Elektromaschine)
    • Nachbildung des menschlichen Fahrverhaltens
    • Funktionsentwicklung für Steuergeräte-Software (z.B. zur Motorregelung bei gleichzeitiger Berücksichtigung von Emissionen, Wirkungsgrad und Transientverhalten)
    • Modell-und Softwareentwicklung von Batterie-Management-Systemen (BMS) unter Verwendung digitaler Zwillinge
    • weitere Themen
  • Ihr Forschungsumfeld umfasst die Funktionsentwicklung für Fahrzeugsteuergeräte unterschiedlicher Antriebsarten und Methodenentwicklung unter Verwendung von modell-basierten Ansätzen und künstlicher Intelligenz
  • Sie kombinieren XiL Ansätze mit maschinellem Lernen und entwickeln dabei eine neuartige Entwicklungsmethodik für die Antriebsentwicklung zukünftiger Mobilität 
  • Betreuung und Durchführung von Lehrveranstaltungen

Unser Angebot

Die Einstellung erfolgt im Beschäftigtenverhältnis.
Die Stelle ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt zu besetzen und befristet auf 1 Jahr.
Eine Verlängerung auf vier Jahre ist vorgesehen und erwünscht.
Die befristete Beschäftigung erfolgt im Rahmen der Befristungsmöglichkeiten des Wissenschaftszeitvertragsgesetzes.
Es handelt sich um eine Vollzeitstelle. Auf Wunsch kann eine Teilzeitbeschäftigung ermöglicht werden.
Eine Promotionsmöglichkeit besteht.
Die Eingruppierung richtet sich nach dem TV-L.
Die Stelle ist bewertet mit EG 13 TV-L.

Über uns

Die RWTH ist als familiengerechte Hochschule zertifiziert.
Die RWTH bietet im Rahmen eines Universitären Gesundheitsmanagements eine Vielzahl von Gesundheits-, Beratungs- und Präventionsangeboten (z. B. Hochschulsport) an. Für Tarifbeschäftigte und Beamtinnen und Beamte besteht ein umfangreiches Weiterbildungsangebot und die Möglichkeit, ein Jobticket zu erwerben.
Die Stellenausschreibung richtet sich an alle Geschlechter.
Wir wollen an der RWTH Aachen University besonders die Karrieren von Frauen fördern und freuen uns daher über Bewerberinnen.
Frauen werden bei gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt berücksichtigt, sofern sie in der Organisationseinheit unterrepräsentiert sind und sofern nicht in der Person eines Mitbewerbers liegende Gründe überwiegen.
Bewerbungen geeigneter schwerbehinderter Menschen sind ausdrücklich erwünscht.
Im Sinne der Gleichbehandlung bitten wir Sie, auf ein Bewerbungsfoto zu verzichten.
Informationen zur Erhebung personenbezogener Daten nach Artikeln 13 und 14 Datenschutz-Grundverordnung (DS-GVO) finden Sie unter https://www.rwth-aachen.de/dsgvo-information-bewerbung.

Bewerbung
Nummer:V000003155
Frist:29.10.2022
Postalisch:RWTH Aachen University
Lehr- und Forschungsgebiet Mechatronik in mobilen Antrieben
Mariola Leipertz
Forckenbeckstraße 4
52074 Aachen
E-Mail:
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