15.143 Jobs in Deutschland

Weitere Informationen

Die Einstellung erfolgt im Beschäftigtenverhältnis.
Die Stelle ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt zu besetzen und befristet auf zunächst 1 Jahr.
Eine Weiterbeschäftigung von mindestens 2 Jahren ist vorgesehen, auf insgesamt 5 Jahre wird angestrebt.
Die befristete Beschäftigung erfolgt im Rahmen der Befristungsmöglichkeiten des Wissenschaftszeitvertragsgesetzes.
Es handelt sich um eine Vollzeitstelle.
Eine Promotionsmöglichkeit besteht.
Die Eingruppierung richtet sich nach dem TV-L.
Die Stelle ist bewertet mit EG 13 TV-L.

Unser Profil

Das Institut für Technische Verbrennung (ITV) unter der Leitung von Prof. Dr.-Ing. Heinz Pitsch forscht auf den Gebieten der Verbrennung und ihrer Anwendungen in Motoren, Gasturbinen und Feuerungsanlagen, der chemischen Verbrennungskinetik, der Turbulenztheorie sowie der Mehrphasenströmungen. Unser Forschungsansatz verbindet theoretische Modellentwicklung, numerische Simulation, maschinelles Lernen und experimentelle Validierung. Neben zahlreichen weiteren Forschungsinitiativen ist das ITV Teil des Exzellenzclusters „The Fuel Science Center“ und wird durch einen von Prof. Pitsch eingeworbenen Advanced Grant des Europäischen Forschungsrats gefördert. Darüber hinaus bestehen vielfältige nationale und internationale Kooperationen mit industriellen und akademischen Partnern, darunter die University of Melbourne, das Politecnico di Milano, die Princeton University und die Stanford University.

Die ausgeschriebene Stelle ist im Bereich der numerischen Modellierung wasserstoffbasierter Verbrennungsprozesse angesiedelt. Ziel ist die Entwicklung und Anwendung neuartiger Methoden des maschinellen Lernens zur Beschreibung komplexer Wasserstoffflammen. Im Mittelpunkt stehen dabei Fragestellungen an der Schnittstelle von turbulenter Strömung, Verbrennungschemie, Hochleistungsrechnen und datengetriebener Modellierung.

Ihr Profil

• Sie haben ein technisches oder naturwissenschaftliches Studium (Master oder vergleichbar), beispielsweise in Maschinenbau, Computational Engineering Science, Simulation Science oder einem verwandten Fachgebiet, mit sehr gutem Erfolg abgeschlossen.
• Sie verfügen über sehr gute Kenntnisse in Strömungsmechanik, Thermodynamik und maschinellem Lernen.
• Sie haben gute Kenntnisse im Bereich der numerischen Mathematik und sind mit gängigen Werkzeugen des maschinellen Lernens vertraut.
• Sie haben Interesse an der Entwicklung neuer Forschungsthemen und möchten Ihre Forschung aktiv mitgestalten.
• Sie arbeiten strukturiert und zuverlässig und denken kreativ sowie pragmatisch.
• Sie möchten die Energiewende aktiv mitgestalten und freuen sich auf ein anspruchsvolles und interdisziplinäres Projekt im Bereich der energetischen Nutzung von Wasserstoff.
• Sie sprechen und schreiben fließend Englisch. Deutschkenntnisse sind von Vorteil.

Ihre Aufgaben

• Durchführung von Forschungsprojekten im Bereich der Verbrennung wasserstoffbasierter Brennstoffe unter Einsatz neuartiger Methoden des maschinellen Lernens.
• Entwicklung, Implementierung und Validierung datengetriebener Modelle für komplexe Verbrennungsprozesse.
• Dokumentation, Veröffentlichung und Präsentation von Forschungsergebnissen.
• Vertretung des Instituts auf nationalen und internationalen Konferenzen und Fachveranstaltungen.
• Mitwirkung bei der Akquise von Forschungsprojekten und Rechenzeit.
• Mitwirkung in der Lehre des Instituts.
• Anleitung von Bachelor- und Masterarbeiten sowie eigenverantwortliche Betreuung studentischer Hilfskräfte.

Über uns

Die RWTH ist als familiengerechte Hochschule zertifiziert.
Die RWTH bietet im Rahmen eines Universitären Gesundheitsmanagements eine Vielzahl von Gesundheits-, Beratungs- und Präventionsangeboten (z. B. Hochschulsport) an. Für Tarifbeschäftigte und Beamtinnen und Beamte besteht ein umfangreiches Weiterbildungsangebot und die Möglichkeit, ein Jobticket zu erwerben.
Die Stellenausschreibung richtet sich an alle Geschlechter.
Wir wollen an der RWTH Aachen University besonders die Karrieren von Frauen fördern und freuen uns daher über Bewerberinnen.
Frauen werden bei gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt berücksichtigt, sofern sie in der Organisationseinheit unterrepräsentiert sind und sofern nicht in der Person eines Mitbewerbers liegende Gründe überwiegen.
Bewerbungen geeigneter schwerbehinderter Menschen sind ausdrücklich erwünscht.
Im Sinne der Gleichbehandlung bitten wir Sie, auf ein Bewerbungsfoto zu verzichten.
Unter https://www.rwth-aachen.de/bewerbung/dsgvo-information finden Sie Informationen zur Erhebung personenbezogener Daten nach den Artikeln 13 und 14 der Datenschutz-Grundverordnung (DS-GVO).

Besoldung / Entgelt

EG 13 TV-L