About this role
Die Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg (OTH Regensburg) ist mit mehr als 11.000 Studierenden und ca. 1.000 Beschäftigten eine der größten Hochschulen für angewandte Wissenschaften in Bayern. Werden auch Sie Teil unserer Hochschule als Wissenschaftliche Mitarbeiterin / Wissenschaftlicher Mitarbeiter (m/w/d) im Bereich sektorenübergreifende und klimaschonende Energieversorgung mit Promotionsmöglichkeit Ihr Arbeitsumfeld: Das Arbeitsumfeld im Forschungsprojekt "MAGGIE2 - Sektoren-übergreifende und klimaschonende Energieversorgung für bestehende und neu aufzubauende Gebäude am Beispiel eines Gebäudeensembles der Wohnungsgesellschaft Margaretenau in Regensburg" ist geprägt durch ein interdisziplinäres Team aus Wirt-schaft (Sicherheitstechnik, Energieberatung) und Wissenschaft (Maschinenbau, Informatik/Mathematik, Energiesysteme). Es besteht die Möglichkeit zur Promotion. Rahmenbedingungen: Organisationseinheit: Fakultät Informatik und Mathematik Einstiegstermin: nächstmöglich Beschäftigungsart: Vollzeit Vergütung: E13 nach TV-L Vertragslaufzeit: bis zum 31.05.2029 Bewerbungsfrist: bis zum 12.07.2026 Ihre Aufgaben: - Entwicklung KI-gestützter Prognosemodelle (z.B. für Energieverbrauch und Strommarktpreise) als Input für den effizienten und nachhaltigen Betrieb der hybriden Gebäude-Energieversorgungsanlage - Entwicklung von echtzeitfähigen Optimierungsmethoden für das Energiemanagement mit unterschiedlichen Systemkomponenten in Kombination (z.B. Kraft-Wärme-Kopplung, Wärmepumpe, Photovoltaik) - Weiterentwicklung und Erprobung der entwickelten Methoden am Demonstrationsgebäude im realen Betrieb - Automatisierte Prüfung und Überwachung KI-unterstützter Entscheidungsprozesse - Veröffentlichung von Forschungsergebnissen in wissenschaftlichen Fachzeitschriften sowie Präsentation auf nationalen und internationalen Konferenzen Ihr Profil: - Abgeschlossenes Hochschulstudium in einem Masterstudiengang (HAW oder Univ.) oder in einem Diplomstudiengang (Univ.) der Fachrichtung Informatik, Mathematik, Elektrotechnik oder einer vergleichbaren Fachrichtung - Kenntnisse und Erfahrung im Bereich Künstliche Intelligenz und Machine Learning sowie im Bereich mathematischer Optimierungsmethoden - Sehr gute Programmierkenntnisse - Erfahrung im Umgang mit Technologien zur Übertragung, Speicherung und Visualisierung von Mess- und Sensordaten (z.B.MQTT, InfluxDB, Grafana) wünschenswert - Kenntnisse und Erfahrungen in den Bereichen Internet-of-Things, hybride Energieversorgungssysteme sowie wissenschaftliche Veröffentlichungen von Vorteil - Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift Von uns für Sie: - Attraktive Sozialleistungen des öffentlichen Dienstes - 30 Tage Urlaub (24.12. und 31.12. zusätzlich frei) - Mitarbeit in einem hochmotivierten Team - Aktive Gesundheitsförderung - Hochmoderne Laborinfrastruktur - Flexible Arbeitszeitgestaltung Mehr über unsere Benefits erfahren Sie auf unserer Webseite ( https://www.oth-regensburg.de/die-oth/jobs-und-karriere/unsere-benefits ) . Wir freuen uns auf Ihre aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen (Anschreiben, Lebenslauf, Zeugnisse, Nachweise über den beruflichen Werdegang) über unser Online-Portal ( https://karriere.oth-regensburg.de/jobposting/104fa83e6b45ecdf89f9a42a0ac15ce3a71f9fa50?ref=homepage ) . Bei ausländischen Hochschulabschlüssen ist zur abschließenden Beurteilung der Einstellungsvoraussetzungen im Laufe des Einstellungsverfahrens zwingend eine Zeugnisbewertung der ZAB ( https://zab.kmk.org/de/zeugnisbewertung ) vorzulegen. Die Stelle ist teilzeitfähig, sofern durch Jobsharing die ganztägige Wahrnehmung der Aufgabe gesichert ist. Chancengleichheit und Diversität sind uns besonders wichtig, dafür wurden wir bereits wiederholt mit dem TOTAL E-QUALITY-Prädikat ausgezeichnet. Wir sind eine zertifizierte familiengerechte Hochschule. Bewerbungen von Frauen sind besonders erwünscht. Die Stelle ist für schwerbehinderte Personen geeignet. Schwerbehinderte Personen werden bei ansonsten im Wesentlichen gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt eingestellt. Ihr Kontakt Personalabteilung: Frau Eva Koller ( [email protected] ; 0941/943-9268) Fachabteilung: Herr Prof. Dr. Jan Dünnweber ( [email protected] )