Wissenschaftliche Mitarbeiterin / Wissenschaftlicher Mitarbeiter (m/w/d) im Bereich sektorenübergreifende und klimaschonende Energieversorgung mit Promotionsmöglichkeit

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 – Sektorenübergreifende 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 Wirtschaft (Sicherheitstechnik, Energieberatung) und Wissenschaft (Maschinenbau, Informatik / Mathematik, Energiesysteme). Es besteht die Möglichkeit zur Promotion. Organisationseinheit Fakultät Informatik und Mathematik Einstiegstermin nächstmöglich Beschäftigungsart Vollzeit Vergütung E 13 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 Aktive Gesundheitsförderung 30 Tage Urlaub (24.12. und 31.12. zusätzlich frei) Hochmoderne Laborinfrastruktur Mitarbeit in einem hoch motivierten Team Flexible Arbeitszeitgestaltung Mehr über unsere Benefits erfahren Sie auf unserer Webseite. 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. Wir freuen uns auf Ihre aussagekräftigen Bewerbungs­unterlagen (Anschreiben, Lebenslauf, Zeugnisse, Nach­weise über den beruf­lichen Werdegang) über unser Online-Portal. Bei ausländischen Hochschulabschlüssen ist zur abschließenden Beurteilung der Einstellungs­voraussetzungen im Laufe des Einstellungs­verfahrens zwingend eine Zeugnis­bewertung der ZAB vorzulegen. Ihr Kontakt Personalabteilung: Frau Eva Koller (eva.koller@oth-regensburg.de; Tel. 0941 943-9268) Fachabteilung: Herr Prof. Dr. Jan Dünnweber (jan.duennweber@oth-regensburg.de)