Wissenschaftliche:r Mitarbeiter:in im Bereich KI und Klimaschutz (m/w/d)
Die Forschungsstelle für Energiewirtschaft e.V. (FfE) ist ein gemeinnütziges und bundesweit anerkanntes Forschungsinstitut mit mehr als 70 Jahren Erfahrung im Bereich nachhaltiger Energiesysteme. Unser Team aus über 70 wissenschaftlichen Mitarbeitenden und Projektingenieur:innen möchte gemeinsam mit Dir unsere Vision eines zukunftsfähigen Energiesystems voranbringen. Wenn Du Wert auf eine steile Lernkurve, Spaß an der Arbeit, der Verwirklichung eigener Ideen und einen positiven Impact auf die Energiewende legst, dann bewirb Dich! Als Mitarbeiter:in mit dem Schwerpunkt Daten, KI und Machine Learning erhältst Du die Chance, ein breites Themenspektrum rund um die Energiewende kennenzulernen.
In Kontext der Energiewende befasst sich die FfE unter anderem mit der unbedingt erforderlichen Digitalisierung. Durch IoT, Smart Grids, digitale Prozesse und viele weitere Datenquellen entstehen neue Möglichkeiten für den Einsatz von Machine Learning und künstlicher Intelligenz. Diese können dabei helfen, erneuerbare Energien, Elektrofahrzeuge, Speicher und auch Power-to-X-Anlagen besser ins System zu integrieren, Prozesse zu optimieren, Prognosen zu verbessern oder große Datenmengen besser zu verstehen. Die FfE verfügt über ihre jahrelangen Tätigkeiten in diesen Bereichen über einen großen Datenschatz, der viele Anwendungsfälle der Technologie ermöglicht. Im Rahmen der Projekte InDEED, BDL und unIT-e² warten spannende Herausforderungen auf dich, Machine Learning für konkrete Herausforderungen einzusetzen.
Im Fokus Deiner Arbeit stehen schwerpunktmäßig Projekte, die sich an der Schnittstelle zwischen Forschung und Beratung befinden. Durch die gemeinsame Projektarbeit erlangst Du die methodischen und inhaltlichen Kompetenzen, um unsere Kunden mit unabhängigen und forschungsbasierten Erkenntnissen bei Ihrer Transformation aktiv zu unterstützen.
Deine möglichen Aufgabenbereiche:
- Ausbau der FfE Machine-Learning Kompetenzen
- Aufbau von Workflows und Wissen im Kontext von AWS Sagemaker
- Datenanalysen und -auswertungen
- Umsetzung u. a. von Prognosen im Kontext der Elektromobilität (z. B. Nutzungsverhalten, An- und Absteckzeitpunkte sowie Energiemengen) und erneuerbare Energien
- Realisierung von Kundenprojekten z. B. für Customer-Segmentation, Datenanalysen, Visualisierung, Auswertung und Beratung
- Unterstützung von diversen Projekten an der FfE
In deiner Zeit an der FfE werden Deine Kompetenzen wachsen und sich Deine Interessen erweitern. Wir unterstützen Dich bei Deiner individuellen Entwicklung und fördern die Etablierung neuer Forschungs- und Beratungsschwerpunkte an der FfE.
- Interesse an energiewirtschaftlichen Fragestellungen speziell im Bereich Digitalisierung und Datenanalysen
- Starke analytische Fähigkeiten und Ambitionen, sich in neue Themen einzuarbeiten
- Gute Vorkenntnisse im Bereich Machine Learning, wie z. B. durch ein abgeschlossenes Data-Science, Informatik oder KI Master-Studium, bzw. durch entsprechende Inhalte im Rahmen des Masterstudiums (z.B. Elektrotechnik, Maschinenbau, Wirtschaftsinformatik oder TUM-BWL)
- Gute Kenntnisse in Python, Machine Learning sowie bekannter Machine Learning Frameworks wie Scikit-Learn, Keras, Tensorflow, PyTorch etc.
- Selbständige und offene Persönlichkeit, teamorientierte Arbeitsweise sowie Interesse an Kontakt zu Projektpartnern sowie weiteren relevanten Stakeholdern
- Gute Deutschkenntnisse (mindestens B2)
- Forschungsarbeiten mit engem Bezug zur Praxis
- Ein junges, agiles, motiviertes, multidisziplinäres Team aus Berater:innen und Forscher:innen
- Rasche Übernahme von Projektverantwortung und die Chance, wichtige Entscheidungen bei der Energiewende maßgeblich zu beeinflussen
- Aufbau als bekannte(r) Experte:in in Deinem Spezialgebiet und Ansprechpartner:in für eine Vielzahl relevanter Akteure
- Flexible Arbeitszeitgestaltung mit Möglichkeiten zum Homeoffice an beiden Standorten München und Berlin
- Bei gegebenen Voraussetzungen Unterstützung bei der Promotion
- Allgemeine und fachspezifische Fortbildungen (z. B. Amazon Web Services (AWS))
- 2 Jahresvertrag mit Option auf eine Verlängerung um weitere 4 Jahre
Wir freuen uns auf Deine aussagekräftige Bewerbung inklusive aller für Deinen Werdegang relevanten Zeugnisse. Sende diese bitte als PDF-Anhang per E-Mail an karriere@ffe.de.