Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in - Doktorand/in (w/m/d) – Datengetriebene Modellierung und KI für Batteriesysteme (mit Promotionsmöglichkeit)

Als größte universitäre Arbeitsgruppe Deutschlands im Bereich Batterietechnologie und Systemintegration zählt das ISEA an der Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik der RWTH Aachen zu den international führenden Forschungseinrichtungen dieses zukunftsweisenden Feldes. Themen wie die Digitalisierung sowie die KI-gestützte Modellierung und Optimierung von Batteriesystemen bilden dabei einen zentralen Schwerpunkt der weltweit anerkannten Forschungskompetenz des Instituts.

Unser Ziel ist es, die Nutzung moderner Batteriesysteme über ein breites Anwendungsspektrum hinweg zu optimieren. Wir erforschen Batteriesysteme aller relevanten Technologien und entwickeln daraus hochpräzise Modelle für elektrische und thermische Simulationen, Lebensdauerprognosen sowie innovative Diagnose- und KI-Algorithmen. Diese Modelle bilden die Grundlage für die zuverlässige Bestimmung von Ladezustand, Leistungsfähigkeit und Alterungsmechanismen moderner Batterien. Mit unserer Forschung leisten wir einen bedeutenden Beitrag zur Entwicklung leistungsfähiger, nachhaltiger und intelligenter Batteriesysteme – für Elektromobilität, stationäre Energiespeicher und die Energieversorgung der Zukunft.

Ein besonderes Highlight für unsere Mitarbeitenden ist das 2022 eröffnete Center for Ageing, Reliability and Lifetime Prediction of Electrochemical and Power Electronic Systems (CARL) auf dem Campus Melaten. Auf über 5000 m² modernster Büro- und Laborflächen stehen ideale Bedingungen für interdisziplinäre Spitzenforschung bereit. Über 150 Wissenschaftler*innen arbeiten hier eng vernetzt an der gesamten Wertschöpfungskette – von der Materialforschung über die Produktion und Systemintegration bis hin zur KI-basierten Energiesystemanalyse.

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.

• In Ihrer Tätigkeit entwickeln Sie intelligente, datengetriebene Ansätze zur Analyse, Modellierung und Bewertung moderner Batteriesysteme – mit besonderem Fokus auf Alterungsprozesse, digitale Zwillinge und KI-gestützte Diagnoseverfahren. Sie verbinden experimentelle Arbeiten mit fortgeschrittener Modellierung und Machine Learning, entwickeln innovative Batteriemodelle, generieren und analysieren umfangreiche Labor- und Felddaten und leiten daraus moderne Diagnose-, Überwachungs- und Prognosemethoden ab. Zudem arbeiten Sie an KI-basierten Verfahren zur Erkennung und Klassifikation von Alterungsmechanismen, an der Optimierung effizienter Test- und Bewertungsprozesse sowie am Aufbau vernetzter, cloudbasierter Daten- und Modellierungsplattformen für eine intelligente Echtzeitüberwachung. Ihre Ergebnisse diskutieren und validieren Sie im Austausch mit führenden Partnern aus Wissenschaft und Industrie – etwa im Rahmen nationaler und internationaler Forschungskooperationen, gemeinsamer Projekte, Workshops und Messeauftritte. Insgesamt gestalten Sie aktiv die Digitalisierung, Automatisierung und KI-basierte Zukunft der Batterietechnologie mit – von der Modellbildung über Testverfahren bis hin zu intelligenten, cloudgestützten Lebensdauervorhersagen.

• Sie möchten in einem universitären Spitzenumfeld arbeiten und gleichzeitig eng mit Industriepartner/innen zusammenarbeiten? Sie interessieren sich für die Verbindung aus theoretischer Forschung und praktischer ingenieurwissenschaftlicher Anwendung und möchten eigenständig innovative Lösungen entwickeln? Zudem können Sie sich eine Promotion im Bereich moderner Batteriesysteme vorstellen?
• Sie verfügen über ein sehr gut abgeschlossenes Hochschulstudium (Master oder vergleichbar) in einem technischen oder naturwissenschaftlichen Fach (z. B. Elektrotechnik, Maschinenbau, Informatik, Physik, Materialwissenschaften)
• Darüber hinaus bringen Sie idealerweise Folgendes mit:
• Grundkenntnisse in der Lithium-Ionen-Batterietechnologie
• Programmiererfahrung, z. B. in Python oder MATLAB
• Interesse an Machine Learning und Batteriemodellen
• Affinität zur experimentellen Arbeit, insbesondere zu Batterietests
• Freude an der Mitarbeit in anspruchsvollen Projekten mit Industrie- und Forschungspartner/innen
• Hohe Motivation, Eigeninitiative und selbstständige Arbeitsweise
• Teamfähigkeit sowie gute organisatorische Fähigkeiten
• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift