Die Hochschule Wismar ist eine leistungsstarke, innovative und international ausgerichtete Hochschule mit einer langjährigen akademischen Tradition. Durch die besondere Förderung interdisziplinärer Projekte bietet unsere Hochschule eine optimale Basis für innovative Forschung und Lehre. Die Hansestadt Wismar ist UNESCO-Weltkulturerbe, unmittelbar an der Ostsee und liegt in einer landschaftlich reizvollen Region.
In der Fakultät für Ingenieurwissenschaften, Bereich Elektrotechnik und Informatik, ist im Drittmittelprojekt „Sens2Net“ zum nächstmöglichen Zeitpunkt die Stelle als
Wissenschaftliche Mitarbeiterin bzw. Wissenschaftlicher Mitarbeiter (w/m/d) Schwerpunkt Sensordatenanalyse und Machine-Learning zur Bestimmung von Wasserstoffanteilen im Gasnetz
Umfang
Befristung
Vergütung
Beginn
in Vollzeit und befristet bis zum 31.03.2028 zu besetzen. Das Entgelt richtet sich bei Erfüllung der tariflichen Voraussetzungen nach der Entgeltgruppe 13 TV-L.
Der Arbeitsbereich Automatisierungstechnik und Mechatronik befasst sich mit dem Projekt „Sens2Net: Intelligentes Mikro-H2-Sensormodul zur dezentralen in-line Messung von Wasserstoff bzw. wasserstoffhaltigen Gasgemischen“. Dabei sollen Methoden zur Analyse von Sensordaten und Modelle zur präzisen [Bestimmung von Wasserstoffanteilen ]()in Gasgemischen im Gasnetz entwickelt werden.
Ihre Aufgaben:
- eigenständige Bearbeitung des Projektes „Sens2Net“
- Aufbereitung und explorative Analyse der vom Sensorsystem erfassten Sensordaten
- Analyse und Identifikation von Einflussgrößen auf die Wasserstoffsensorwerte, insbesondere zur Erkennung von Querempfindlichkeiten
- Entwicklung von physikalischen und datengetriebenen Modellen zur präzisen Bestimmung des Wasserstoffanteils im Gasnetz
- Kombination physikalischer und Machine-Learning-Modellen zu einem hybriden Modellansatz
- Implementierung der Modelle auf Mikrocontrollern für die Berechnung und Korrektur der Wasserstoffsensorwerte in Echtzeit
- Validierung und Optimierung der Modelle hinsichtlich Genauigkeit, Robustheit und Echtzeitfähigkeit
- Erstellung und Präsentation von wissenschaftlichen Veröffentlichungen
- Berichterstattung sowie Berichterstellung zu o. g. Tätigkeiten
Ihr Profil:
- erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master, Diplom oder vergleichbar) in einer ingenieurwissenschaftlichen Fachdisziplin
- Kenntnisse in Datenanalyse, Statistik und explorativer Auswertung von Sensordaten sowie in Modellbildung und Machine-Learning-Methoden
- Erfahrungen in der Programmierung inkl. Embedded-Programmierung sowie in der Sensortechnik
- offener und reproduzierbarer Umgang mit wissenschaftlichen Daten und Methoden
- Bereitschaft zur Einarbeitung in neue Themenfelder
- Teamfähigkeit, selbstständiges Arbeiten, Einsatzbereitschaft
- sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift
Das bieten wir Ihnen:
- eine Vergütung nach TV-L, wobei die Zuordnung zu einer Erfahrungsstufe innerhalb der Entgeltgruppe unter Berücksichtigung Ihrer persönlichen Voraussetzungen erfolgt
- vielseitige und anspruchsvolle Tätigkeiten sowie spannende Projekte
- familienfreundliche Arbeitsbedingungen
- flexible Arbeitszeiten und anteilige mobile Arbeit
- ein kollegiales und angenehmes Arbeitsklima
- Fort- und Weiterbildungsmöglichkeiten
- 30 Tage Urlaub; Jahressonderzahlung
- kostenlose Parkmöglichkeiten in Campusnähe
- Ladestation für E-Autos in Campusnähe