ERNEUERBARE ENERGIEN SIND IHR THEMA? WIR BEI FRAUNHOFER BIETEN IHNEN AB SOFORT EINE SPANNENDE TÄTIGKEIT IM BEREICH ENERGIEWIRTSCHAFTLICHE PROZESSINTEGRATION ALS
WISSENSCHAFTLICHE*R MITARBEITER*IN ZUM THEMA GRAPH NEURAL NETWORKS IM ENERGIESYSTEM

Das Fraunhofer IEE in Kassel forscht in den Be­rei­chen En­er­gie­wirt­schaft und Energiesystemtechnik mit den Schwerpunkten: Energieinformatik, Energiemeteorologie und Geoinformationssysteme, Energiewirtschaft und Systemdesign, Energieverfahrenstechnik und -speicher, Netzplanung und Netzbetrieb, Netzstabilität und Stromrichtertechnik, Thermische Energietechnik. Rund 400 Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler, Angestellte, Studentinnen und Studenten entwickeln Lösungen für die Energiewende und erwirtschaften rund 24 Mio. Euro Er­trä­ge pro Jahr.

Die Stelle ist in der vom BMBF geförderten KI-Nachwuchsgruppe GAIN („Graphs in Artifical Intelligence and Neural Networks) zu besetzten. GAIN (https://gain-group.de) ist ein gemeinsames Projekt der Universität Kassel und dem Fraunhofer IEE und wird an der Universität Kassel geleitet von Dr. Josephine Thomas und beim Fraunhofer IEE von Dr. Christoph Scholz.
Mit uns arbeiten Sie in einem der jüngsten und dynamischsten Forschungsfelder innerhalb des Deep Learning. Wir sind ein kreatives und engagiertes Team aus WissenschaftlerInnen verschiedener Disziplinen.
Unsere Arbeitsweise ist kooperativ, eine angenehme und produktive Atmosphäre, sowie Offenheit und Wertschätzung im Umgang miteinander ist uns sehr wichtig. Ihren Spaß am Programmieren können Sie bei uns auf einem Hochleistungsrechner ausleben.

Was Sie mitbringen

  • Ein abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master, Diplom) im Bereich Informatik oder einer vergleichbaren Fachrichtung mit überdurchschnittlichem Abschluss
  • Ausgeprägte Kenntnisse in Python, weitergehende Kenntnisse in der Softwareentwicklung sind wünschenswert
  • Gute Kenntnisse der Grundlagen des Maschinellen Lernens und des Deep Learning
  • Erfahrung im Umgang mit Bibliotheken und Werkzeugen für Deep Learning
  • (z.B. PyTorch, Keras)
  • Kenntnisse der Graphentheorie und im Umgang mit (Graph-)Datenbanken (MySQL, Neo4j) sind von Vorteil
  • Spaß an Mathematik und Kenntnisse grundlegender statistischer Methoden
  • Sehr gute Lernfähigkeit und Freude an der Arbeit mit fachübergreifenden Themen
  • Selbstständige und zielorientierte Arbeitsweise
  • Sehr gute Kommunikationsfähigkeit und Freude an der Arbeit im Team
  • Sehr gute Englischkenntnisse
  • Gute Deutschkenntnisse

Was Sie erwarten können

Ihre Aufgaben:
  • Wissenschaftliche Mitarbeit im Projekt GAIN
  • Entwicklung von Algorithmen zur Erzeugung von Graphen mit Graph Neuronalen Netzen (GNNs)
  • Erarbeitung mathematischer Grundlagen der Erzeugung von Graphen mit bestimmten Eigenschaften
  • Durchführung von Simulationen zur Evaluierung der entwickelten Algorithmen
  • Evaluierung der Algorithmen mit geeigneten statistischen Methoden
  • Publikation der Forschungsergebnisse in Zeitschriften und auf Konferenzen
  • Mitarbeit bei organisatorischen Aufgaben (z.B. Projekttreffen, Projektberichte)
Anstellung, Vergütung und Sozialleistungen basieren auf dem Tarifvertrag für den öffentlichen Dienst (TVöD). Zusätzlich kann Fraunhofer leistungs- und erfolgsabhängige variable Vergütungsbestandteile gewähren.
Die Stelle ist zunächst auf 2 Jahre befristet. Eine längere Zusammenarbeit zur Vollendung der Promotion wird angestrebt.
Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt.
Wir weisen darauf hin, dass die gewählte Berufsbezeichnung auch das dritte Geschlecht miteinbezieht.
Die Fraunhofer-Gesellschaft legt Wert auf eine geschlechtsunabhängige berufliche Gleichstellung.
Die Stelle kann auch in Teilzeit besetzt werden.

Fraunhofer ist die größte Organisation für anwendungsorientierte Forschung in Europa. Unsere Forschungsfelder richten sich nach den Bedürfnissen der Menschen: Gesundheit, Sicherheit, Kommunikation, Mobilität, Energie und Umwelt. Wir sind kreativ, wir gestalten Technik, wir entwerfen Produkte, wir verbessern Verfahren, wir eröffnen neue Wege.

Fragen zu dieser Position beantworten Ihnen gerne:
Herr Dr. Christoph Scholz
Tel. 0561-7294 427

Bitte senden Sie Ihre vollständigen und aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen ausschließlich online über den aufgeführten Link.

Kennziffer: IEE-2021-194 Bewerbungsfrist: 05.07.2021
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