Promotion (m/w/d) "KI-gestützte Dateninfrastrukturen für die Dekarbonisierung"

Das erwartet dich

Die Dekarbonisierung unserer Städte und Industrien erfordert die Ermittlung von Möglichkeiten zur Nachrüstung und Sektorkopplung über die verschiedenen Bereiche (städtisch-industriell, elektrisch-thermisch usw.) hinweg. Die Quantifizierung dieses Potenzials und die Entwicklung von Transformationsstrategien, erfordern die Erstellung von Modellen und Datensätzen, die die Analyse, Simulation und Optimierung verschiedener Szenarien und Systemkonfigurationen ermöglichen. Der Einsatz von KI und LLMs zur Erstellung solcher Modelle und Datensätze kann den Transformationsprozess erheblich unterstützen und beschleunigen. LLMs, Deep Learning und andere KI-Verfahren können genutzt werden, um Informationen aus verteilten und unstrukturierten Quellen zu extrahieren und so parametrische und zeitliche Informationen über Systeme und Prozesse bereitzustellen, die in industriellen und städtischen Umgebungen zum Einsatz kommen. Zusammen mit anderen Randbedingungen sowie gesellschaftlichen und rechtlichen Informationen können diese Daten transformiert werden, um Optimierungs- und Simulationsaufgaben zu erstellen und auszuführen, deren Ergebnisse verschiedenen Akteuren in der Industrie und Kommunen zugutekommen. Es besteht jedoch Bedarf an Methoden, die dies ermöglichen, ohne den Datenschutz und die Interpretierbarkeit zu beeinträchtigen, und die gleichzeitig den Anforderungen an die Interaktion und Kommunikation der Akteure Vorrang einräumen.

Ihre Arbeit wird Elemente aus verschiedenen Ingenieurdisziplinen (Informatik, Chemieingenieurwesen, Bauingenieurwesen usw.) integrieren und zur Datenerfassung, zum Metadaten- und Datenbankmanagement, zur Erstellung von Verarbeitungs-Pipelines sowie zur Integration heterogener Daten und Dateitypen beitragen. Das Ziel ist, Backend- (Optimierung, Simulation und andere Analysen) und Frontend-Komponenten (UI/UX-Modelle und Schnittstellen) zu entwickeln, die die Gestaltung und Transformation integrierter Multi-Energiesysteme und -netzwerke für Industrie und Kommunen ermöglichen.

Sie werden Teil eines vielfältigen und motivierten Teams sein, das an der Transformation und Dekarbonisierung zentraler Prozesse und Dienstleistungen unserer Gesellschaft arbeitet. Dies bietet Ihnen die Möglichkeit, mit verschiedenen Interessengruppen (Industrie, Behörden usw.) zu interagieren und an der multidisziplinären und inklusiven Entwicklung moderner Technologien, Anwendungen und Methoden mitzuwirken, die für den gesellschaftlichen Wandel von Bedeutung sind.

Deine Aufgaben

• Erforschung von Methoden und Entwicklung von Pipelines, die den Einsatz von KI-/LLM-Modellen zur Simulation und Optimierung in den Bereichen Sektorkopplung, Energieintegration sowie Bestandssanierung/-transformation integrieren
• Entwicklung von KPIs und entsprechenden Methoden zu deren Bewertung, insbesondere im Hinblick auf die Nutzung durch verschiedene Interessengruppen
• Entwicklung von Strategien für das Datenbank- und Metadatenmanagement der Modelle (Frontend und Backend)
• Analyse, Validierung und Bewertung der Methoden, Modelle und Datensätze (insbesondere im Hinblick auf Qualitätskontrolle und die Einhaltung von FAIR-Prinzipien)
• Kommunikation mit Projektpartnern und städtischen Akteuren in deutschen und internationalen Projekten
• Aufbereitung und Veröffentlichung von Forschungsergebnissen in wissenschaftlichen Fachzeitschriften, auf Konferenzen und in Workshops

Das bringst du mit

• Hochschulabschluss (Master/Diplom) in den Ingenieurwissenschaften (z. B. mit den Schwerpunkten Maschinenbau, Verfahrenstechnik usw.) oder in anderen für die Stelle relevanten Studiengängen
• Fundierte Kenntnisse in den Bereichen maschinelles Lernen, LLMs sowie Algorithmen und Modelle der künstlichen Intelligenz
• Gute Kenntnisse in der Programmierung (z. B. Python, C++, Rust) sowie in den technischen Grundlagen von Datenbanken und Softwareentwicklungswerkzeugen
• Grundlegende Erfahrung mit Modelica, Matlab, Labview oder ähnlichen Tools
• Interesse und Neugierde an der Integration von Methoden der Sozial- und Geisteswissenschaften (SSH) in technische Bereiche
• Selbstständigkeit, Team- und Kooperationsfähigkeit, interdisziplinäre Zusammenarbeit, Engagement und Lernbereitschaft
• Sehr gute mündliche und schriftliche Kommunikationsfähigkeiten in Englisch und Deutsch