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Die Universität Rostock bietet Ihnen eine vielfältige, abwechslungsreiche und anspruchsvolle Tätigkeit in einer traditionsbewussten, aber dennoch innovativen, modernen und familienfreundlichen Hochschule in einer lebendigen Stadt am Meer.

An der Fakultät für Informatik und Elektrotechnik, Institut für Visual and Analytic Computing, Lehrstuhl Marine Data Science besetzen wir vorbehaltlich der Mittelzuweisung zum nächstmöglichen Zeitpunkt befristet für die Dauer des Projektes AI4Pumps bis 30.06.2026 die folgende Stelle:

Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (m/w/d) - Machine Learning

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Startdatum

zum nächstmöglichen Zeitpunkt

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Arbeitszeit

Vollzeit mit 40 Stunden

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Entgelt

Entgeltgruppe 13 TV-L

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Standort Campus Südstadt
Ausschreibungsnummer P 57/2024
Befristung

befristet bis 30.06.2026
Eine anschließende Weiterbeschäftigung wird angestrebt.

Bewerbungsfrist 31.07.2024

FÜR WEITERE AUSKÜNFTE STEHEN WIR IHNEN ZUR VERFÜGUNG:

Personalservice:
Frau Elisa Lehmann
Tel.-Nr.: 0381/498-1282
E-Mail: elisa.lehmann@uni-rostock.de

Lehrstuhl Marine Data Science:
Herr Jun.-Prof. Dr.-Ing. Stefan Lüdtke
Tel.-Nr.: 0381/498-7432
E-Mail: stefan.luedtke@uni-rostock.de

Pumpen sind für 30 Prozent des gesamten industriellen Stromverbrauchs verantwortlich. Jede Technologie, die die Effizienz von Pumpenanlagen steigert, führt daher zu erheblichen Energieeinsparungen und unterstützt die globalen Energieeinsparziele signifikant. Ziel des Projekts ist die Entwicklung einer neuartigen, KI-basierten Drehzahlregelung von Pumpen. Insbesondere werden im Projekt Machine Learning-Methoden für die Analyse von Zeitreihendaten entwickelt und auf die Drehzahlregelung von Pumpen angewendet.

DAS SIND IHRE AUFGABEN:

  • Mitarbeit im Verbundprojekt AI4Pumps zur Entwicklung von KI-Methoden für die Steuerung von Pumpen

  • Konzeptionieren und/oder Implementieren von Projektanteilen, insbesondere

    • von Time Series Embedding-Methoden und Anwenden der Methoden auf Messdaten von Pumpenanlagen,
    • von supervised Machine Learning-Methoden für die Drehzahlbestimmung von Pumpen und Trainieren der Modelle,
    • von Domain Adaptation-Methoden zur Verbesserung der Generalisierungsfähigkeit der Modelle
  • Evaluieren der Methoden im Prüfstand und bei Anwendungspartnern

  • Halten von Vorträgen und Publizieren der Forschungsergebnisse

  • Anleiten studentischer Hilfskräfte und Betreuen von studentischen Arbeiten im Rahmen des Projektes

DAMIT PASSEN SIE ZU UNS:

  • abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Diplom, Master oder vergleichbarer Abschluss) in Data Science, Informatik, Elektrotechnik, Mechatronik oder einer vergleichbaren Studienrichtung mit mindestens gutem Ergebnis
  • sehr gute Kenntnisse mindestens einer Programmiersprache sowie Frameworks, die im Machine Learning-Umfeld eingesetzt werden, z.B. numpy, pandas, pytorch
  • praktische Erfahrungen mit Machine Learning-Methoden für Zeitreihendatenanalysen, nachgewiesen durch z.B. eine entsprechende Masterarbeit oder Berufserfahrung
  • wünschenswert sind erste Erfahrungen in dem Bearbeiten von Forschungsprojekten oder dem Publizieren von Forschungsergebnissen
  • Kommunikations- und Teamfähigkeit für die Arbeit in interdisziplinären Arbeitsgruppen
  • sichere Kenntnisse der englischen Sprache in Wort und Schrift, Kenntnisse der deutschen Sprache sind wünschenswert, aber nicht zwingend erforderlich

WIR ALS ARBEITGEBER:

Chancengleichheit ist uns wichtig. Bewerbungen geeigneter schwerbehinderter oder gleichgestellter Menschen sind uns willkommen. Wir streben eine Erhöhung des Anteils von Frauen in Forschung und Lehre an und bestärken deshalb einschlägig qualifizierte Frauen sich zu bewerben. Bewerbungen von Menschen anderer Nationalitäten oder mit Migrationshintergrund begrüßen wir.

WIR BIETEN IHNEN:

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