Promotionsstellen im Bereich Energieinformatik: Condition Monitoring von Produktionsmaschinen

Wir suchen für unser Team ab sofort, einen wissenschaftlichen Mitarbeiter, 75 % Anstellung, befristet auf 3 Jahre, mit Möglichkeit zur Promotion

Über uns:
Fakultät für Informatik, Lehrstuhl für Anwendungs- und Middlewaresysteme

Schlagworte: Machine Learning, Tensorflow, Neural Networks, Predictive Maintenance, Energieinformatik, Industrie 4.0

Anforderung

• Masterabschluss in Informatik mit gutem bis sehr gutem Gesamtresultat
• Interesse an Themen rund um Energieeffizienz, Signaltheorie, etc.
• Vorkenntnisse im Bereich Datenverarbeitung, Mustererkennung, maschinelles Lernen
• Interesse an der Entwicklung von Softwaresystemen, sehr gute Kenntnisse und Fähigkeiten in der Programmierung mit Standard-Programmiersprachen (C++, Python, Java, etc.)
• Kenntnisse im Bereich wissenschaftlicher Software (z.B. Numpy, Python, Matlab)
• Hervorragende Englischkenntnisse
• Sehr gute schriftliche Ausdrucksfähigkeit in deutscher und englischer Sprache
• Hohes Engagement, hohe Motivation, proaktives Kommunikationsverhalten und hohe Sozial-kompetenz

Aufgaben

Die Technische Universität München (TUM) und die Alexander von Humboldt- Stiftung fördern die Er-weiterung der Forschungsgruppe Energieinformatik am Lehrstuhl für Anwendungs- und Middlewaresys-teme. Der Lehrstuhl ist am Institut für Informatik der TUM angesiedelt. Die Energieinformatik ist ein neu-er Forschungszweig der Informatik, der sich mit informationstechnischen Ansätzen zur nachhaltigen Energieversorgung beschäftigt. Dies beinhaltet den Entwurf und die Evaluation von Systemkomponen-ten (Algorithmen, Datenstrukturen, Schnittstellen, etc.) zur zielgerichteten Analyse großer Datenströme, insbesondere Sensordaten, sowie zur Steuerung komplexer Systeme (Smart Grids, Smart Buildings, Industrie 4.0, etc.).

Die Forschungsgruppe Energieinformatik nimmt an einem Forschungs- und Entwicklungsprojekt im Bereich des Condition Monitoring (CM) von Produktionsmaschinen teil. Ziel des CM ist es, mithilfe von maschinellen Lernverfahren (z.B. Tensorflow) Erkenntnisse über Energieeinsparungspotentiale und Ma-schinencharakteristiken aus verschiedenen Sensordatenströmen, insbesondere Verbrauchsmessungen, zu gewinnen. Das dreijährige Projekt wird vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie gefördert und in Zusammenarbeit mit mehreren Unternehmen durchgeführt. Wir suchen ab sofort nach hochmoti-vierten Hochschulabsolventen, die an diesem Projekt als wissenschaftliche Mitarbeiter der TUM teil-nehmen möchten. Die Möglichkeit zur Promotion ist gegeben.

Wir bieten

• Mitarbeit an einem hoch-innovativen Forschungsprojekt mit Praxispartnern
• Fachliche Betreuung an einer der führenden Universitäten Deutschlands
• Möglichkeit zur Promotion
• Anstellung als 75% wissenschaftlicher Mitarbeiter für 3 Jahre (TVL-E13)
• Schwerbehinderte Bewerberinnen und Bewerber werden bei ansonsten im Wesentlichen gleicher Eignung bevorzugt eingestellt.
• Die Technische Universität München eine Erhöhung des Frauenanteils anstrebt, Bewerbungen von Frauen werden daher ausdrücklich begrüßt.
• Eingegangene Bewerbungen werden laufend berücksichtigt, bis die offenen Positionen besetzt sind.
• Bei Fragen wenden Sie sich bitte an Herrn Kriechbaumer, email: thomas.kriechbaumer@in.tum.de

Bewerbung

Wir freuen uns auf Ihre aussagekräftigen Unterlagen. Bewerberinnen und Bewerber sollen einen voll-ständigen Lebenslauf, eine Liste der Publikationen, Transcripts des B.Sc. & M.Sc Studiums, sowie ein kurzes Motivationsschreiben an sekretariatI13@in.tum.de als ein einziges zusammengefügtes PDF-Dokument senden. Es sind zwei Empfehlungsschreiben direkt von den ausstellenden Personen an sekretariati13@in.tum.de zu senden.

Technische Universität München
Lehrstuhl für Anwendungs- und Middlewaresysteme
Prof. Hans-Arno Jacobsen Boltzmannstrasse 3, 85478 Garching
Tel. +49 89 289 17661 (Sekretariat)
Sekretariati13@in.tum.de
http://www.i13.in.tum.de/
http://www.tum.de