Das Solar-Institut Jülich (SIJ) ist eine zentrale wissenschaftliche Einrichtung der FH Aachen am Standort Jülich. Folgende Stelle ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt zu besetzen

Wissenschaftliche:r Mitarbeiter:in (w/m/d) im Projekt „smartTESS: Intelligente Steuerung für industrielle Energieversorgungssysteme mit thermischen Speichern“

(Kennziffer: 23-1557)

Das Forschungsprojekt smartTESS entwickelt ein vollautomatisiertes Betriebsassistenzsystem für industrielle Energiemanagementprozesse, das physikalische Modelle mit Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) kombiniert. Ziel ist es, insbesondere kleinen und mittleren Unternehmen den effizienten, kostengünstigen und klimafreundlichen Betrieb von Power-to-Heat-Anlagen mit thermischen Stromspeichern (TESS) und optional CSP-Systemen zu ermöglichen. Durch KI-gestützte Vorhersagen und Optimierungsverfahren – etwa für Strompreise, Wetterdaten und Energieströme – werden intelligente Betriebsstrategien entwickelt, die Eigenstromerzeugung, Strombörsenpreise und Speicherverhalten optimal verknüpfen.

Ihre Aufgaben

Entwicklung und Weiterentwicklung von physikalischen und datengetriebenen Modellen für Energiesysteme (TESS, CSP, Energiemanagement)
Aufbau und Training von KI-gestützten Prognosemodellen für Wetter- und Strompreisvorhersagen
Konzeption und Implementierung von Optimierungsstrategien für Power-to-Heat-Systemen
Simulation und Bewertung der Betriebsstrategien in virtuellen und realen Testszenarien
Mitwirkung bei der Integration der Modelle in ein Gesamtsystem (digitaler Zwilling)
Technische Dokumentation, Analyse von Versuchsdaten und Ableitung von Verbesserungspotenzialen
Unterstützung bei Publikationen und Konferenzbeiträgen im Rahmen des Projekts.

Ihr Profil

Abgeschlossenes Hochschulstudium (Master oder Diplom) in Energie- oder Verfahrenstechnik, Maschinenbau, Informatik, Elektrotechnik, Physik oder verwandten Disziplinen
Kenntnisse in Energiemodellierung, Systemsimulation und/oder Optimierung technischer Prozesse
Erfahrung in der Anwendung von Programmier- und Simulationsumgebungen (z. B. Python, Modelica, MATLAB)
Kenntnisse im Bereich Machine Learning / KI-Anwendungen von Vorteil (z. B. Regressionsmodelle, Zeitreihenanalysen, Reinforcement Learning)
Verständnis für Energiesysteme und thermische Speichertechnologien
Strukturierte, selbstständige Arbeitsweise und Freude an interdisziplinärer Zusammenarbeit
Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse
Gute Kenntnisse von Microsoft Office: Word, Excel, PowerPoint
Kommunikationsfähigkeit und Interesse an der Arbeit mit Studierenden.

Wir bieten

Mitarbeit in einem innovativen Forschungsprojekt an der Schnittstelle von Energietechnik, Digitalisierung und KI
Ein motiviertes, interdisziplinäres Team und enge Kooperation mit Industriepartnern
Möglichkeiten zur wissenschaftlichen Weiterqualifikation (z. B. Promotion)
Arbeitsbedingungen und Vergütungen nach dem TV-L (je nach Qualifikation bis Entgeltgruppe 13 TV-L)
Eine bis zum 30.09.2028 befristete Projektstelle
Regelmäßige wöchentliche Arbeitszeit von 39 Stunden 50 Minuten
Möglichkeit, die Tätigkeit auch in Teilzeit auszuführen
Unterstützung bei der Vereinbarkeit von Beruf und Familie (z.B. flexible Arbeitszeiten, mobiles Arbeiten, Belegplätze in einer Kindertageseinrichtung nach Verfügbarkeit, familienfreundliche Infrastruktur)
Attraktive und vielfältige Fort- und Weiterbildungsmöglichkeiten
Zertifizierte Familienfreundlichkeit.