Ihre Aufgaben
- datenbasierte Modellierung komplexer dynamischer Prozesse sowie Kalibrierung & Parametrisierung bestehender Modelle für die Anwendung in prädiktiven Regelungsmethoden
- statistische Analyse experimenteller Daten
- in Zusammenarbeit mit anderen Wissenschaftler/innen: Design von Experimenten zur Generierung von Daten, die zum Training künstlicher Intelligenzen geeignet sind
- Auswertung aufgezeichneter Daten mithilfe von Methoden des Maschinellen Lernens für Zeitreihenanalysen und lernende Regelung
- Veröffentlichungen in internationalen Fachzeitschriften sowie Vorträge auf internationalen Konferenzen
- Übernahme von professurinternen Aufgaben sowie Betreuung von Studierenden im Projekt
Ihre Forschungsergebnisse nutzen Sie für wissenschaftliche Veröffentlichungen und die eigene Qualifizierung. Es handelt sich um eine Stelle zur wissenschaftlichen Weiterqualifikation.
Ihr Profil
- abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium im Bereich der Regelungstechnik, Automatisierungstechnik, Mathematik oder vergleichbarer Disziplinen, welches den Zugang zur entsprechenden Qualifikationsebene eröffnet
- Erfahrung im Umgang mit Daten und großen Datenmengen sowie statistische Analyse und Zeitreihenanalyse
- sehr gute Programmierkenntnisse (Matlab/Python/C/Java sowie Parallelprogrammierung/ High-Performance-Computing) sowie Erfahrungen im Umgang mit IoT-Softwarelösungen (z.B. ThingsBoard) und Software zur Versionsverwaltung (SVN/Git)
- sehr gute Kenntnisse im Bereich des Maschinellen Lernens und der Künstlichen Intelligenz (insb. Large-Language-Modelle) sowie Grundkenntnisse in der Modellierung komplexer Produktionssysteme sowie modellprädiktiver Regelung
- Erfahrungen im High-Performance Computing für das Training von KIs (insb. LLMs)
- Vorkenntnisse im Bereich biologischer/ agrarischer Systeme wird erwartet
- Erfahrung im Publizieren wissenschaftlicher Erkenntnisse ist sehr wünschenswert
- sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift; wünschenswert sind gute Deutschkenntnisse
Wir bieten Ihnen
befristet bis zum 31.12.2025 zu besetzen. Die Auswahl erfolgt nach Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung. Die Technische Universität Chemnitz ist bemüht, Frauen besonders zu fördern und bittet qualifizierte Frauen daher ausdrücklich, sich zu bewerben. Bei gleicher Eignung werden schwerbehinderte Menschen oder Gleichgestellte nach Maßgabe des SGB IX vorrangig berücksichtigt. Der Arbeitsplatz ist grundsätzlich auch für Teilzeitbeschäftigung geeignet. Bei entsprechenden Bewerbungen erfolgt die Überprüfung, ob den Teilzeitwünschen im Rahmen der dienstlichen Möglichkeiten entsprochen werden kann.
Kontakt
Technische Universität Chemnitz
Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
Professur Regelungstechnik und Systemdynamik
Ansprechpartner: Prof. Dr. Stefan Streif
09107 Chemnitz E-Mail: control@etit.tu-chemnitz.de
Die entsprechenden Informationen zur Erhebung und Verarbeitung personenbezogener Daten finden Sie unter https://www.tu-chemnitz.de/verwaltung/personal/public/Datenschutz/dse_dp.html.