Python Job: Doktorand*in (w-m-d) Datengetriebene Betriebsstrategien für autonome Verteilnetze

Art der Anstellung: Befristet, Teilzeit: 17,5 Std./Wo.

In Richtung Zukunft? Bitte einsteigen.

Gemeinsam mit seinen Kunden arbeitet Siemens daran, Industrie und Infrastruktur effizienter zu machen, Zugang zu sauberer Energie zu ermöglichen, sowie den Verkehr smarter und umweltfreundlicher zu machen. Hierzu untersuchen wir im Forschungszentrum der Siemens AG weltweit Zukunftspfade für nachhaltige Energiesysteme. Der Stromsektor spielt hierbei eine zentrale Rolle, da in vielen Bereiche wie der Wärmeversorgung oder der Mobilität signifikante CO2-Emissionsreduktionen nur durch eine weitgehende Elektrifizierung erreicht werden können. Als führender Anbieter von Stromübertragungstechnik, Leittechnik und Netzplanungsprodukten untersuchen wir insbesondere, wie die Verteilung in den elektrischen Netzen der Zukunft besonders effizient durchgeführt werden kann. Im Forschungszentrum der Siemens AG arbeiten wir dazu in einem Netzwerk mit den verschiedenen Siemens-Geschäftsbereichen, mit Netz- und Infrastrukturbetreibern, sowie führenden akademischen Instituten.

Verändere mit uns die Welt von morgen.

Im Rahmen deiner Promotion erforschst du über einen Zeitraum von 3 Jahren, wie minimale Systemdaten aus unterschiedlichen Quellen und moderne Methoden der KI und der Optimierung zur Verbesserung des Netzbetriebs genutzt werden können – um damit die Energiewende technisch möglich und wirtschaftlich attraktiv zu machen. Bei Siemens Technology bieten wir dir hierfür ein exzellentes Umfeld, um Forschung an fundamentalen Fragen direkt im Kontext realer Kundenprojekte zur Anwendung zu bringen.

• Du entwickelst datengetriebene, parametrierungsfreie Verfahren zur Überwachung und zum Betrieb von Stromnetzen im Kontext realer Kundenprojekte.
• Du identifizierst relevante Forschungsfragen im Bereich des Maschinellen Lernens und der mathematischen Optimierung zur Anpassung und Weiterentwicklung der gewählten Verfahren für Aufgaben im Stromnetzbereich, wie z.B. durch die Integration physikalischer Netzmodellen.
• Zudem bewertest du und entwickelst geeignete Verfahren für die Zustandsschätzung und Steuerung, wie z.B. Deep Learning, reinforcement learning, optimization.
• Du analysierst reale Systeme und Messdaten im Hinblick auf die Anwendbarkeit der entwickelten Verfahren.
• Anschließend arbeitest du an der Implementierung und am Test aller Entwicklungen zur Evaluation der erarbeiteten Anpassungen.
• Die Sicherung deiner Arbeitsergebnisse durch Veröffentlichungen und Erfindungsmeldungen gehört ebenfalls zu deinem Aufgabengebiet.

Wir suchen keine Superhelden. Sondern super helle Köpfe.

• Du kannst ein sehr erfolgreich abgeschlossenes Hochschulstudium der Fachrichtung Informatik, Mathematik, Physik, Elektro- oder Energietechnik vorweisen oder hast eine vergleichbare akademische Qualifikation mit Schwerpunkt im Bereich algorithmische Methoden.
• Du verfügst über fundierte Kenntnisse über Verfahren des maschinellen Lernens und der mathematischen Optimierung, wie z.B. reinforcement learning, nichtlineare Optimierung, Optimalsteuerung, und konntest idealerweise bereits erste Erfahrungen mit der Implementierung entsprechender Verfahren sammeln.
• Du hast Interesse, dir relevante Anwendungsfälle zur physikalischen Modellierung im Bereich elektrischer Energiesysteme zu erarbeiten.
• Du bist in der Lage, proaktiv Themen und Schwerpunkte im Verlauf deiner Arbeit auszugestalten und dein Thema in Absprache mit deinem Betreuer weiterzuentwickeln.
• Der sichere Umgang mit einer Programmier- oder Skriptsprache, idealerweise Python, und mit kollaborativen Werkzeugen zur Softwareentwicklung, wie z.B. Gitlab, ist für dich selbstverständlich.
• Zudem hast du ein starkes Interesse, praxistaugliche Lösungen anspruchsvoller Probleme im Umfeld der Energiewende zu entwickeln und bis zur Umsetzung zu bringen.
• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift runden dein Profil ab.

Gesucht: Mitgestalter von morgen.

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Wir legen Wert auf Chancengleichheit und freuen uns über Bewerbungen von Menschen mit Behinderung.

Organisation: Technology

Unternehmen: Siemens AG

Erfahrungsniveau: Early Professional

Jobtyp: Teilzeit