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Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (m/w/d) „Systemidentifikation und Parameterschätzung von Lithium-Ionen-Zellen im Kontext von intelligenten Batteriesystemen“ mit der Option zur Promotion

20.04.2021, Wissenschaftliches Personal

Zur Verstärkung unserer Forschungsgruppe Intelligente Batteriesysteme am Lehrstuhl für Elektrische Antriebssysteme und Leistungselektronik suchen wir zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine/n wissenschaftliche/n Mitarbeiter/in (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
- Kenntnisse im Bereich der Signaldarstellung und der digitalen Datenverarbeitung
- Programmierkenntnisse in C/C++, LabVIEW und Python hilfreich
- Erfahrung im Umgang mit Mess-, Sensor- und Schaltungstechnik
- Grundkenntnisse zur Modellierung und Charakterisierung von Lithium-Ionen-Zellen 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 parametrischen oder nichtparametrischen Systemidentifikation zur Anwendung in einem Batteriemanagementsystem
- (Weiter-)Entwicklung von bestehenden Schätzverfahren, die im Zeitbereich (z. B. Kalman-Filter oder RLS) oder im Frequenzbereich arbeiten (auch bekannt als Impedanzspektroskopie)
- Unterstützung bei der (Weiter-)Entwicklung von elektronischen Schaltungen zur Aufzeichnung und effizienten Verarbeitung von Strom- und Spannungssignalen
- Vergleich der Verfahren und Verbesserung der Datenauswertung durch Methoden des maschinellen Lernens
- Umsetzung und Test der Soft- und Hardwarekomponenten auf Zell-, Modul- oder Gesamtbatterie-Ebene
- Unterstützung bei der Vorlesung Systemidentifikation in der Mechatronik an der TUM
- Betreuung von Messtechnik, Prüfständen und Testsystemen

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 31.05.2021 per E-Mail an christian.endisch@tum.de

Schwerbehinderte Bewerberinnen und Bewerber werden bei ansonsten im Wesentlichen gleicher Eignung bevorzugt eingestellt. Die Technische Universität München strebt eine Erhöhung des Frauenanteils an, Bewerbungen von Frauen werden daher ausdrücklich begrüßt.

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