Научный ассистент — аспирант — моделирование на основе данных и искусственный интеллект для аккумуляторных систем (с возможностью получения степени PhD) (м/ж/д)

• Являясь крупнейшей университетской рабочей группой в
• Германии в области аккумуляторных технологий и системной интеграции, ISEA является одним из ведущих международных исследовательских институтов в этой новаторской области на факультете электротехники и информационных технологий в RWTH Aachen. Такие темы, как цифровизация и моделирование на основе ИИ и оптимизация аккумуляторных систем, являются центральным направлением всемирно признанной исследовательской компетенции института. Наша цель - оптимизировать использование современных аккумуляторных систем для широкого спектра применений. Мы изучаем аккумуляторные системы всех соответствующих технологий и разрабатываем высокоточные модели для электрического и теплового моделирования, прогнозирования жизни, а также инновационные диагностические и ИИ-алгоритмы. Эти модели являются основой для надежного определения состояния заряда, производительности и механизмов старения современных батарей. Благодаря нашим исследованиям мы вносим значительный вклад в развитие мощных, устойчивых и интеллектуальных аккумуляторных систем - для электромобильности, стационарного хранения энергии и энергоснабжения будущего. Особым событием для наших сотрудников является
• Центр старения, надежности и прогнозирования сроков службы электрохимических и энергетических электронных систем (CARL) в кампусе Melaten. Более 5000 м2 современных офисных и лабораторных помещений обеспечивают идеальные условия для междисциплинарных исследований. Более 150 ученых тесно связаны со всей цепочкой создания стоимости – от исследований материалов до производства и системной интеграции до анализа энергетических систем на основе ИИ. RWTH сертифицирован как семейный университет. RWTH предлагает различные услуги в области здравоохранения, консультирования и профилактики (например, университетские виды спорта) в рамках управления здравоохранением в университете. Существует широкий спектр обучения и возможность получения рабочего билета для сотрудников и государственных служащих.

В своей работе вы будете разрабатывать интеллектуальные, основанные на данных подходы к анализу, моделированию и оценке современных аккумуляторных систем - с особым акцентом на процессы старения, цифровые двойники и методы диагностики на основе ИИ. Вы сочетаете экспериментальную работу с передовым моделированием и машинным обучением, разрабатываете инновационные модели батарей, генерируете и анализируете обширные лабораторные и полевые данные и получаете современные методы диагностики, мониторинга и прогнозирования. Кроме того, вы работаете над методами на основе ИИ для выявления и классификации механизмов старения, оптимизации эффективных процессов тестирования и оценки, а также создания сетевых облачных платформ данных и моделирования для интеллектуального мониторинга в режиме реального времени. Вы будете обсуждать и подтверждать свои результаты в обмен с ведущими партнерами из науки и промышленности, такими как национальные и международные исследовательские сотрудничества, совместные проекты, семинары и торговые ярмарки. [+] В целом, вы активно формируете цифровизацию, автоматизацию и будущее аккумуляторных технологий на основе ИИ - от моделирования до методов тестирования до интеллектуальных, облачных прогнозов жизни.

• Хотите работать в лучших университетских условиях, тесно сотрудничая с промышленными партнерами?
• Вы заинтересованы в связи теоретических исследований и практических инженерных исследований и хотели бы разрабатывать инновационные решения?
• Вы также можете представить себе продвижение в области современных аккумуляторных систем? У вас есть очень хорошо завершенная университетская степень (мастер или сопоставимый) в технической или научной области (например, электротехника, машиностроение, информатика, физика, материаловедение)
• Кроме того, в идеале приведите следующее:
• Базовые знания технологии литий-ионных батарей
• Опыт программирования, например, на Python или MATLAB
• Интерес к модели машинного обучения и аккумуляторов
• Сродство к экспериментальной работе, особенно к испытаниям батарей
• Радость сотрудничества в требовательных проектах с промышленными и исследовательскими партнерами
• Высокая мотивация, инициативность и самостоятельная работа
• Командность и хорошие организационные навыки
• Очень хорошее знание немецкого и английского языка в слове и письме

• Что мы предлагаем
• Теплая и коллегиальная среда в одном из самых известных в мире исследовательских институтов в области аккумуляторных технологий. Разделите рост знаний на динамично растущем будущем рынке (батареи, искусственный интеллект, электромобильность, хранение энергии)
• Оптимальная исследовательская среда с современной инфраструктурой и тесная ссылка на промышленную практику
• Активное участие в преподавании в университете и финансировании младших классов (например, наблюдение за дипломной работой бакалавра и магистра)
• Возможность получить докторскую степень в RWTH Aachen в отличной научной среде (с профессором). Доктор
• Инг
• Вейхан
• Ли
• Наше предложение
• Трудоустройство находится в трудовых отношениях. Место должно быть занято в ближайшее возможное время и должно быть ограничено 2 годами. Возможность продления до 5 лет, пока докторская степень не будет запланирована и желаема. Временное трудоустройство осуществляется в рамках сроков, установленных договорным законом о научном времени. Это полноценная работа. При желании возможна неполная занятость. Есть докторская возможность. Группировка зависит от TV-L. Место имеет рейтинг EG 13 TV-L. Описание работы предназначено для всех полов. Мы хотим продвигать карьеру женщин в RWTH Aachen University и поэтому с нетерпением ждем кандидатов. Женщины предпочтительно учитываются в случае равной пригодности, компетентности и профессиональной деятельности, при условии
• Вы недопредставлены в организационной единице и, если не в лице конкурента, перевешиваете причины. Приложения для подходящих людей с трудностями явно желательны. Для целей равного обращения мы просим вас отказаться от фотографии заявки. С информацией о сборе персональных данных в соответствии со статьями 13 и 14
• Общего регламента по защите данных (GDPR) можно ознакомиться по адресу https://www.rwth-aachen.de/dsgvo-information-bewerbe