An der Fakultät Wald und Forstwirtschaft, Campus Weihenstephan (Freising), ist folgende Vollzeitstelle zu besetzen:

Wissenschaftliche Mitarbeiterin/Wissenschaftlicher Mitarbeiter (m/w/d)<br/> im Bereich Machine Learning und Optimierung für Anwendungen im Energiesektor<br/> Kennziffer M833-WF<br/>

Die Stelle ist ab Projektbeginn (voraussichtlich Oktober 2025) für die Dauer von drei Jahren befristet.

Ihr Aufgabengebiet:

Wir suchen eine hochmotivierte Kandidatin/einen hochmotivierten Kandidaten (m/w/d) für eine wissenschaftliche Vollzeit-Forschungsstelle zur Entwicklung von Machine Learning und Optimierungsalgorithmen mit dem Ziel, Großbatteriespeicher im Stromnetz möglichst optimal zu betreiben, zu platzieren und zu dimensionieren. Inhaltlich werden Sie dabei im Rahmen einer gemeinsamen Stelle von den Professuren Digitale Energiewende und Smart Farming betreut.

• Sie forschen zu Batteriespeicher im Energiesystem, um diese u. a. im Hinblick auf Netzdienlichkeit sowie Wirtschaftlichkeit für Speicherbetreiber möglichst optimal zu integrieren.
• Sie entwickeln neuartige Optimierungs- und Machine Learning-basierte Ansätze, um derzeitige Herausforderungen auf Seiten der Speicher- und Netzbetreiber zu lösen.
• Sie arbeiten mit einer Gruppe von Machine Learning-, Optimierungs- und Energiewende-Expertinnen und Experten eng zusammen, die sich mit verwandten Forschungsbereichen und -projekten beschäftigt.
• Sie verfassen wissenschaftliche Publikationen und präsentieren Ihre Ergebnisse auf nationalen sowie internationalen Konferenzen.
• Sie haben die Möglichkeit, beim Aufbau eines neuen Forschungsfeldes gestaltend mitzuwirken.
• Die Möglichkeit zur Promotion wird ausdrücklich unterstützt.

Ihr Profil:

• Erfahrung und Interesse in mindestens einem der Forschungsbereiche Energiewirtschaft, Machine Learning oder Optimierung
• spezifische Kenntnisse zu Energiespeichern und Netzbetrieb von Vorteil
• gute Programmierkenntnisse (vorzugsweise in Python) und idealerweise Erfahrung mit Machine Learning-, Optimierungs- und Deep Learning-Frameworks (z. B. sklearn, PyTorch)
• wissenschaftliche Neugier, Teamfähigkeit und selbständige Arbeitsweise
• fließende Englischkenntnisse in Wort und Schrift
• Deutschkenntnisse von Vorteil

Einstellungsvoraussetzungen:

Sie verfügen über ein erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Diplom [Univ.] oder Master) im Bereich Energiewirtschaft, Elektrotechnik, Energiemanagement, Energietechnik, Umweltingenieurwesen, Informatik, Mathematik, Physik, Statistik, Künstliche Intelligenz, Data Science oder Mechatronik bzw. in einem vergleichbaren Studiengang.

Wir bieten Ihnen:

• faire Bezahlung nach dem Tarifvertrag für den öffentlichen Dienst der Länder (TV-L) mit regelmäßig tariflich vereinbarten Gehaltssteigerungen
• umfassende Rechnerinfrastruktur mit diversen eigenen GPU Servern
• Zulage bei Wohnsitz im Raum München, vermögenswirksame Leistungen, Jahressonderzahlung, betriebliche Altersvorsorge
• Möglichkeit zur Fort- und Weiterbildung (BayLern, Sprachkurse, individuelle Seminare)
• attraktive Nebenleistungen wie Mensarabatt für Mitarbeitende, JobBike Bayern
• kostenlose Parkmöglichkeiten sowie gebührenfreies Laden von Elektrofahrzeugen
• Betriebsausflug, Teamevents, Feste und Veranstaltungen
• 30 Tage Urlaub bei einer 5-Tage-Woche sowie zusätzlich Heiligabend und Silvester arbeitsfrei
• Gesundheitsmanagement: Mental Health Coaching, Hochschulsport, bewegte Pause u. v. m.
• familienfreundliches Arbeitsumfeld mit flexiblen Arbeitszeiten (Teilzeit, Gleitzeit innerhalb der Rahmenzeit)

Weitere HSWT-Benefits (http://www.hswt.de/arbeiten-an-der-hswt) für Mitarbeitende

Hinweise:

Die Einstellung soll ab dem 01.10.2025 und vorbehaltlich der tatsächlichen Bewilligung der Projektmittel und Durchführung des Forschungsvorhabens erfolgen. Die Bezahlung erfolgt nach den tarifrechtlichen Bestimmungen, bei Vorliegen der persönlichen und tariflichen Voraussetzungen bis Entgeltgruppe 13 TV-L. Die Tä­tigkeit ist unter Berücksichtigung der dienstlichen Erfordernisse grundsätzlich auch für eine Teilzeitbe­schäftigung geeignet.

Bei ansonsten im Wesentlichen gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung werden schwer­behinderte Menschen bevorzugt eingestellt. Wir begrüßen die Bewerbung aller Geschlechter.

Sie wollen Teil unseres Teams werden?

Wenn Sie die Anforderungen erfüllen, dann freuen wir uns auf Ihre Bewerbung über unser unten ange­botenes Online-Formular. Bitte bewerben Sie sich mit einem Bewerbungsanschreiben, einem tabella­rischen Lebenslauf, Berufs- bzw. Studienabschlüssen und qualifizierten Arbeitszeugnissen. Bitte be­achten Sie, dass wir unsere Stellen nur nach Eignung, Leistung und Befähigung besetzen; wir können Sie daher im weiteren Verfahren nur dann berücksichtigen, wenn Sie uns Nachweise hierüber vorlegen.

Ausländische Berufsabschlüsse/Ausländische Hochschulabschlüsse können nur berücksichtigt werden, wenn Sie einen Nachweis über die Gleichwertigkeit/Anerkennung vorweisen können. Die hierfür zuständige Stelle finden Sie über das Portal „ Anerkennung in Deutschland (http://www.anerkennung-in-deutschland.de) “.

Bitte bewerben Sie sich ausschließlich über den Button „JETZT BEWERBEN“ ( Online-Formular (https://stellenportal.hswt.de/bmgmt/apply.php?site=apply_application&amp;job_offer=1600) ) bis spätestens 20.07.2025. Bewerbungen per Post oder per E-Mail werden nicht berücksichtigt.

Weitere Informationen