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Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (m/w/d) im Bereich Digitale Transformation und Wasserstoffwirtschaft
13.01.2023, Wissenschaftliches Personal
Der Wandel von konventionellen, fossilen Energieträgern hin zu alternativen Energieträgern sowie die Erhöhung der Energieeffizienz in allen Bereichen der Gesellschaft sind zentrale Trends mit herausragender Bedeutung und immenser Tragweite für die Zukunft Deutschlands und Europas. Wo digitale Lösungen als intelligente Systeme vielfach Energieeffizienz erhöhen können, ist die Nutzung von Wasserstoff ein vieldiskutierter prominenter Ansatz für den Einsatz alternativer Energieträger. Im Rahmen mehrerer Projekte in diesen Bereichen sollen Potentiale und konkrete Lösungsmöglichkeiten für den Einsatz digitaler Lösungen sowie alternativer Energieträger wie Wasserstoff und die damit einhergehenden Veränderungen in Wirtschaft und Gesellschaft erforscht werden. So sollen für Rechenzentren und Asphaltmischwerke als besondere Einsatzszenarien Grundlagen für ein nachhaltiges Energiemanagement wie eine systematische Übersicht relevanter Anspruchsgruppen und ihrer Bedürfnisse sowie Konzepte digitaler Lösungen entwickelt werden. Zudem sollen Möglichkeiten der Geschäftsmodellinnovation in der Wasserstoffwirtschaft untersucht werden. Insbesodnere ist es Ziel, Werkzeuge zur Gestaltung von Geschäftsmodellen, auch zur automatisierten Analyse, zu entwickeln.
Das Krcmar Lab, geleitet von Prof. Dr. Helmut Krcmar, an der Technischen Universität München forscht und lehrt auf den Gebieten des Informationsmanagements, Dienstleistungsmanagements und der Digitalisierung von Geschäftsprozessen und Geschäftsmodellen. Wir suchen für unser Team ab sofort, in Vollzeit, eine/n Wissenschaftliche/n Mitarbeiter/in (m/w/d) im Bereich Digitale Transformation und Wasserstoffwirtschaft.
Aufgaben
- Mitarbeit in Projekten in den Bereichen „digitale Transformation“ und „alternative Energieträger“, insbesondere Wasserstoff
- Wissenschaftliches Arbeiten und Publikation von Forschungsergebnissen
- Betreuung von studentischen Arbeiten und Lehrveranstaltungen
Anforderungen
- Prädikatsexamen einer wissenschaftlichen Hochschule in einer der folgenden Fachrichtungen: Wirtschaftsinformatik, Informatik, Betriebswirtschaftslehre oder verwandter Disziplinen
- Experimentierfreude
- Ausgeprägte Kenntnisse und Interesse an nutzerzentrierter Entwicklung, Modellierung, Analyseverfahren, etc.
- Vorerfahrung im Bereich Process Mining von Vorteil
- Teamfähigkeit, Eigenständigkeit, Belastbarkeit, Kreativität
- Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse
Wir bieten
- Vergütung nach TV-L E13 (Vollzeit, 100%)
- Angenehmes Arbeitsklima in einem jungen und dynamischen Team an unserem neuen Standort am Bildungscampus Heilbronn
- Anspruchsvolle Tätigkeit in einem forschungsintensiven Umfeld mit internationalen Austauschmöglichkeiten
- Weiterentwicklung fachlicher und überfachlicher Kenntnisse an der TUM Graduate School
- Frühe Übernahme von Verantwortung in Forschungsprojekten
- Die Möglichkeit zur Promotion ist gegeben
Die Technische Universität München strebt eine Erhöhung des Frauenanteils an, qualifizierte Frauen werden deshalb nachdrücklich aufgefordert, sich zu bewerben. Schwerbehinderte werden bei ansonsten im Wesentlichen gleicher Eignung und Qualifikation bevorzugt. Die Stellenbesetzung ist grundsätzlich auch in Teilzeitbeschäftigung möglich.
Interessiert? Dann freuen wir uns auf Ihre aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen; bitte per E-Mail oder schriftlich an die
Technische Universität München, Krcmar Lab
Prof. Dr. Helmut Krcmar
Boltzmannstr. 3
85748 Garching
helmut.krcmar@tum.de
Inhaltliche Fragen stellen Sie bitte an Leonard Przybilla (leonard.przybilla@tum.de)
Lernen Sie uns kennen: www.winfobase.de
Die Stelle ist für die Besetzung mit schwerbehinderten Menschen geeignet. Schwerbehinderte Bewerberinnen und Bewerber werden bei ansonsten im wesentlichen gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt eingestellt.
Hinweis zum Datenschutz:
Im Rahmen Ihrer Bewerbung um eine Stelle an der Technischen Universität München (TUM) übermitteln Sie personenbezogene Daten. Beachten Sie bitte hierzu unsere Datenschutzhinweise gemäß Art. 13 Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) zur Erhebung und Verarbeitung von personenbezogenen Daten im Rahmen Ihrer Bewerbung. Durch die Übermittlung Ihrer Bewerbung bestätigen Sie, dass Sie die Datenschutzhinweise der TUM zur Kenntnis genommen haben.
Kontakt: leonard.przybilla@tum.de
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