Informatikerin / Informatiker (w/m/d)
Schwerpunkt Energieinformatik

Organisationseinheit

Institut für Automation und angewandte Informatik (IAI)

Ihre Aufgaben

Sie erweitern das Virtual Single Underlying Model (V‑SUM) und entwickeln Methoden, die eine konsistente Modellhaltung zwischen Energiemanagement‑Systemen, physikalischen Co‑Simulationen sowie Netzmodellen unterschiedlicher Granularität ermöglichen. Dabei liegt der Fokus auf gekoppelten Energiesystemen mit besonderem Augenmerk auf Stromnetze hinsichtlich der Modellrepräsentation, -haltung, -konversion und V-SUM-Betrachtungen, ebenso auf der Steigerung von Flexibilitäten und Resilienz von Quartier‑ bis Übertragungsebene und der Integration des Transport‑Sektors in Co‑Simulationen. Sie passen bestehende Metadaten‑Frameworks um sektorspezifische Profile für Strom, Wärme, Gebäude und Verkehr an, realisieren bidirektionale Adapter für Standards wie CIM, Modelica und CityGML und koppeln die Frameworks Vitruvius (Metadaten), eASiMOV‑eCoSim (Co‑Simulation) und OpenEMS (Energiemanagement). Weiterhin implementieren Sie eine metadaten‑gesteuerte Orchestrierungskomponente, die Co‑Simulationen automatisch konfiguriert, ausführt und mittels KI‑basierter Metadatenextraktion sowie Feedback‑Loops kontinuierlich verbessert. Die erzielten Forschungsergebnisse veröffentlichen Sie in internationalen Fachzeitschriften, präsentieren sie auf Konferenzen und Workshops, unterstützen die Erstellung von Projektanträgen, bereiten Projektberichte vor und nehmen aktiv an Projekttreffen teil.

Zusätzlich zu der wissenschaftlichen Tätigkeit besteht die Möglichkeit einer Promotion.

Eintrittstermin

baldmöglichst

Ihre Qualifikation

Sie verfügen über:

• ein erfolgreich abgeschlossenes Hochschulstudium (Diplom (Uni) oder Master) in Informatik mit Schwerpunkt Energieinformatik
• hervorragende und umfassende Kenntnisse in Energiesystemen und Ontologien/Metadaten
• sehr gute Programmierkenntnisse mit
  • Python
  • Java
  • C++
  • Code Management (Git)
  • Windows/Linux
• Kenntnisse im Bereich künstliche Intelligenz sowie Methoden des Machine-, Deep- und Reinforcement Learning und Neuronalen Netzen
• Kenntnisse im Bereich HPC Systeme für Machine Learning Anwendungen
• sehr gute Sprachkenntnisse in deutscher und englischer Sprache
• ausgeprägte Kommunikations- und Teamfähigkeit
• strukturierte und selbständige Arbeitsweise