Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in

Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (m/w/d) – Anwendung von maschinellem Lernen für Energiesysteme in einer Power Hardware-in-the-Loop (PHIL)-Umgebung

Lehrstuhl für Intelligentes Energiemanagement

Bewerbungsfrist: 30. November 2025

Die Universität Bayreuth ist eine forschungsorientierte Universität mit international kompetitiven und interdisziplinär ausgerichteten Profilfeldern in Forschung und Lehre. Am Lehrstuhl für Intelligentes Energiemanagement der Universität Bayreuth ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine Stelle

Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (m/w/d) – Anwendung von maschinellem Lernen für Energiesysteme in einer Power Hardware-in-the-Loop (PHIL)-Umgebung

zur Unterstützung der Forschungs- und Lehrtätigkeiten des neu geschaffenen Lehrstuhls zu besetzen. Die Stelle ist zunächst auf 2 Jahre befristet, mit der Möglichkeit einer Verlängerung, und wird nach Entgeltgruppe 13 TV-L (100%) vergütet.

Der Lehrstuhl für Intelligentes Energiemanagement beschäftigt sich mit der Zukunft von Multienergiesystemen und nutzt Spitzentechnologien wie Digital Twins, Internet of Things (IoT), künstliche Intelligenz (AI) und Quantencomputing, um Energienetze zu optimieren und die Umstellung auf erneuerbare Energien zu fördern. Die Position bietet die Möglichkeit, in einem dynamischen, forschungsorientierten Umfeld mitzuwirken, das zur globalen Energiewende beiträgt. Die Stelle bietet akademische Freiheit, um neue Projekte in den Bereichen Digitalisierung und Nachhaltigkeit von Energiesystemen zu initiieren, zu leiten und durchzuführen.

Ihr Aufgabengebiet:

• Unterstützung der Lehre im Bereich Energiemanagement in deutscher und englischer Sprache.
• Entwicklung eines Power-Hardware-in-the-Loop (PHIL)-Labors für Energiesysteme.
• Entwicklung und Demonstration intelligenter Regelungsansätze auf Basis von Machine Learning.
• Zusammenarbeit mit Fakultätsmitgliedern und Industriepartnern zur Entwicklung und Implementierung innovativer digitaler Lösungen im Energiemanagement.
• Förderung der Forschungsergebnisse durch Teilnahme an nationalen und internationalen Konferenzen und Veröffentlichung in renommierten Fachzeitschriften.

Ihr Profil:

• Master- oder Doktorgrad in einem relevanten Fachgebiet (Elektrotechnik, Mechatronik oder Informatik) mit Schwerpunkt auf Betrieb von Stromnetzen und Echtzeitsimulationen.
• Praktische Erfahrung mit Experimenten in einem elektrischen Labor.
• Fundierte mathematische Kenntnisse.
• Umfassende Kenntnisse in Softwareentwicklung und Programmierung.
• Forschungsorientierte Denkweise mit proaktivem "get things done" Ansatz.
• Hervorragende Kommunikationsfähigkeiten in Deutsch und Englisch.
• Interesse an Projektmanagement und Zusammenarbeit mit Industriepartnern.

Was wir bieten:

• Ein dynamisches und unterstützendes Forschungsumfeld mit großer Forschungsfreiheit.
• Möglichkeiten zur Zusammenarbeit mit weltweit führenden akademischen Einrichtungen und Unternehmen im Energiesektor.
• Flexible Arbeitszeitgestaltung.
• Unterstützung bei der beruflichen Weiterentwicklung, einschließlich Coaching- und Trainingsangeboten.
• Betriebliches Gesundheitsmanagement.
• Work-life balance.

Die Universität Bayreuth schätzt die Vielfalt ihrer Beschäftigten als Bereicherung und bekennt sich ausdrücklich zum Ziel der Chancengleichheit der Geschlechter. Frauen werden hierbei mit Nachdruck um ihre Bewerbung gebeten. Personen, die mehr Vielfalt in das Forschungs- und Lehrprofil der Universität Bayreuth einbringen, sind ausdrücklich zur Bewerbung eingeladen. Bewerberinnen und Bewerber (m/w/d) mit Kindern sind sehr willkommen. Die Universität Bayreuth ist Mitglied im Best-Practice Club "Familie in der Hochschule e. V.", hat erfolgreich am HRK-Audit "Internationalisierung der Hochschule" teilgenommen. Personen mit Schwerbehinderung werden bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt.

Bewerbung

Bitte reichen Sie Ihre Bewerbung mit aussagekräftigem Anschreiben, Lebenslauf und Zeugnissen bis zum 30. November über das Bewerbungsportal der Universität Bayreuth und geben Sie dabei das Stichwort "Research Associate – Intelligent Energy Management" an. Die Stelle bleibt offen, bis sie besetzt ist. Die Unterlagen werden nach Beendigung des Berufungsverfahrens gemäß den Anforderungen des Datenschutzes gelöscht.

Für weitere Informationen wenden Sie sich bitte an - oder direkt an Prof. Dr. Vedran Perić.