Wissenschaftliche:r Mitarbeiter:in (m/w/d), EG 13 TV-H

Wissenschaftliche:r Mitarbeiter:in (m/w/d), EG 13 TV-H, befristet, Vollzeit (derzeit 40 Wochenstunden)

Bewerbungsfrist:
06.05.2025
Einstellungsbeginn:
baldmöglichst
Kennziffer:
38324
Die Stelle ist zunächst bis zum 31.03.2027 im Rahmen des Vorhabens „AI4RealNet - AI for real world network operation“ befristet gemäß § 2 WissZeitVG. Die Möglichkeit zur Promotion ist gegeben.

Aufgaben

Sie möchten aktiv zum Gelingen der Energiewende beitragen? Der zunehmende Einsatz von Wind- und Solaranlagen bringt das europäische Stromnetz an seine Grenzen, und Netzbetreiber suchen nach neuen und innovativen Methoden für einen effizienten, sicheren und kostengünstigen Netzbetrieb. Im Projekt AI4RealNet trainieren wir KI-Modelle mittels Reinforcement Learning für die Netzsteuerung (topologische Änderungen, Redispatch usw.). Ihre Herausforderung wird es sein, Agenten zu entwickeln, die mehrere konkurrierende Ziele wie Netzsicherheit, Kostensenkung und CO2-Reduktion in Einklang bringen können (Multi-Objective RL). Die Arbeit ist Teil eines paneuropäischen Projekts, das die Chancen und Herausforderungen der Mensch-Maschine-Interaktion und der autonomen KI-Steuerung in den Bereichen Stromnetze, Air Traffic Control und Eisenbahnnetze untersucht. Tragen Sie zur KI Spitzenforschung bei und werden Sie Teil eines spannenden und kooperativen Teams.

Voraussetzungen

• Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium der Fachrichtungen Informatik, Elektrotechnik, weiterer (Wirtschafts-) Ingenieur- oder Naturwissenschaften. Der geforderte Abschluss muss spätestens zum Einstellungstermin vorliegen.
• Erfahrung im Bereich elektrischer Netze, künstlicher Intelligenz oder Physik
• Gute Fähigkeiten im Bereich Programmierung mit Python und Softwareentwicklung
• Sehr gute Lernfähigkeit und Freude an der Arbeit mit fachübergreifenden Themen
• Selbstständige und zielorientierte Arbeitsweise
• Fließende Englischkenntnisse in Wort und Schrift

Von Vorteil sind:

• Kenntnisse in der Modellierung von Stromnetzen
• Erfahrung mit KI-Packages (z.B. PyTorch oder TensorFlow)
• Erfahrung mit Netzberechnungsprogrammen (z.B. PowerFactory oder pandapower)
• Sicher mit modernen Codierungspraktiken (z.B. Git und Continuous Integration)

Was Sie erwarten können:

• Abwechslungsreiches, kreatives und lösungsorientiertes Arbeitsumfeld
• Kooperative Arbeitsatmosphäre in einem engagierten Team
• Gestaltungsfreiraum in der Forschung und individuelle Entwicklung durch Weiterqualifizierung
• Mitarbeit in einem nationalen Forschungsprojekt mit Partnern aus Wissenschaft und Wirtschaft
• Work-Life-Balance durch z.B. Unterstützungsangebote zur Vereinbarkeit von Familie und Beruf
• Die Möglichkeit für Mobile Arbeit ist gegeben
• Die Möglichkeit zur Promotion ist gegeben

Für Rückfragen steht Dr. Sebastian Wende-von Berg, Tel.: +49 561 804-6381, sebastian.wende-von.berg(at)uni-kassel.de zur Verfügung.