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Wissenschaftlicher Mitarbeiter im Bereich Erweiterte Fehlerdiagnose in intelligenten Batteriesystemen (m/w/d) mit der Option zur Promotion

26.03.2021, Wissenschaftliches Personal

Zur Verstärkung unserer Forschungsgruppe Intelligente Batteriesysteme am Lehrstuhl für Elektrische Antriebssysteme und Leistungselektronik suchen wir zum nächstmöglichen Zeitpunkt einen wissenschaftlichen Mitarbeiter (m/w/d).

Anforderungen
- Wissenschaftlicher Hochschulabschluss (Master oder Diplom) mit sehr guten Noten in Elektrotechnik, Maschinenbau, Informatik, Fahrzeugtechnik, Physik oder Mathematik bzw. einem verwandten Bereich
- Fundierte Kenntnisse im Umgang mit Matlab/Simulink
- Erweiterte Kenntnisse im Bereich des maschinellen Lernens und Interesse, diese zu vertiefen
- Programmierkenntnisse in C/C++, LabVIEW und Python hilfreich
- Erfahrung im Umgang mit Testsystemen und Messtechnik
- Grundkenntnisse zur Modellierung von Lithium-Ionen-Batterien hilfreich
- Interdisziplinäres Denken und Bereitschaft, sich in Neues einzuarbeiten
- Fähigkeit, eigenverantwortlich im wissenschaftlichen Umfeld zu arbeiten
- Ein hohes Maß an Engagement, Flexibilität, Ergebnisorientierung und Zuverlässigkeit
- Kommunikationssicheres Deutsch und Englisch

Aufgaben
- Forschung im Themenfeld der erweiterten Fehlerdiagnose (Advanced Fault Diagnosis) für Lithium-Ionen-Batteriesysteme
- (Weiter-)Entwicklung von lernfähigen Fehlerdiagnose-Algorithmen
- Test an bestehenden Gesamtsystem-Simulationsmodellen (Matlab)
- Unterstützung bei der Entwicklung von Testsystemen auf Batteriepackebene
- Implementierung der Fehlerdiagnose-Algorithmen in die Testsysteme
- Unterstützung bei der Vorlesung Systemidentifikation in der Mechatronik an der TUM
- Verantwortliche Betreuung von Messtechnik und Prüfständen

Wir bieten
- Forschungsgruppe Intelligente Batteriesysteme in Kooperation mit einem innovativen Automobilhersteller
- Interessantes Forschungs- und Arbeitsumfeld
- Einsatz von Methoden der Künstlichen Intelligenz
- Systemtheoretische Betrachtung des elektrischen Antriebsstranges, Optimum finden
- Themengebiet Lernfähige Systeme mit Elektromobilität in Forschung und Lehre
- Junges, hochmotiviertes Team
- Ausgezeichnete Laborausstattung
- Möglichkeit der Promotion zur fachlichen und persönlichen Weiterentwicklung
- Eingruppierung nach dem Tarifvertrag der Länder (TV-L).

Bewerbung
Wenn Sie an einer Mitarbeit in unserem Team interessiert sind, schicken Sie bitte Ihre aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen bis zum 30.04.2021 per E-Mail an christian.endisch@tum.de

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Kontakt: Prof. Dr.-Ing. Christian Endisch – christian.endisch@tum.de