Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in - Doktorand/in (w/m/d) – KI-basierte Batteriezellproduktion: Datengetriebene Modellierung und Optimierung (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 und deren Herstellungsprozessen bilden dabei einen zentralen Schwerpunkt der weltweit anerkannten Forschungskompetenz des Instituts.

Unser Ziel ist es, die Entwicklung und Produktion moderner Batteriesysteme über ein breites Anwendungsspektrum hinweg zu optimieren. Dazu kombinieren wir experimentelle Forschung entlang der gesamten Wertschöpfungskette mit datengetriebenen Methoden und Machine Learning. Insbesondere erforschen wir die Zusammenhänge zwischen Produktionsprozessen, Materialeigenschaften und Zellperformance und entwickeln darauf aufbauend innovative Modelle, Simulationsansätze und Optimierungsstrategien für die Batteriezellfertigung. Ein Fokus liegt dabei auf der Nutzung großer Datenmengen aus Produktion und Test, um mittels KI-basierter Methoden die Qualität, Leistungsfähigkeit und Lebensdauer von Batteriezellen gezielt zu verbessern. Mit unserer Forschung leisten wir einen bedeutenden Beitrag zur Entwicklung effizienter, 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 innovative, KI-basierte Methoden zur Analyse, Modellierung und Optimierung von Produktionsprozessen moderner Lithium-Ionen-Batteriezellen. Dabei nutzen Sie große Datenmengen aus Produktion und Test, um Zusammenhänge zwischen Prozessparametern und Zellqualität (z. B. Kapazität, Lebensdauer und Innenwiderstand) systematisch zu identifizieren und nutzbar zu machen.
• Sie konzipieren und implementieren Machine-Learning-Modelle zur datengetriebenen Prozessanalyse und leiten daraus konkrete Optimierungsstrategien für die Zellfertigung ab. Ein besonderer Fokus liegt auf der Entwicklung und Anwendung virtueller Design- und Simulationswerkzeuge, mit denen Sie den Einfluss von Material- und Prozessparametern (z. B. Schichtdicke oder Porosität) auf die elektrochemische Performance vorhersagen und bewerten.
• Darüber hinaus entwickeln und nutzen Sie erklärbare KI-Methoden, um die Wirkzusammenhänge innerhalb der Prozesskette transparent zu machen und die wichtigsten Einflussgrößen für die Qualitätssteigerung zu identifizieren. Auf dieser Basis tragen Sie zur gezielten Optimierung von Produktionsprozessen bei und helfen, kostenintensive Iterationsschleifen in der Entwicklung zu reduzieren.
• Sie arbeiten eng mit experimentellen Teams sowie mit Partner/innen aus Industrie und Forschung zusammen, validieren Ihre Modelle anhand realer Daten und bringen Ihre Ergebnisse in gemeinsame Projekte, Publikationen und Präsentationen ein. Insgesamt leisten Sie einen zentralen Beitrag zur datengetriebenen, effizienten und nachhaltigen Weiterentwicklung der Batteriezellproduktion.

• Sie möchten in einem universitären Spitzenumfeld arbeiten und gleichzeitig eng mit Industriepartner/innen zusammenarbeiten? Sie interessieren sich für die Verbindung aus datengetriebener Forschung und praktischer ingenieurwissenschaftlicher Anwendung und möchten eigenständig innovative Lösungen entwickeln? Zudem können Sie sich eine Promotion im Bereich moderner Batteriezellproduktion und KI-basierter Methoden 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:
• Erste Kenntnisse im Bereich Lithium-Ionen-Batterien oder großes Interesse, sich in dieses Themenfeld einzuarbeiten
• Gute Programmierkenntnisse, insbesondere in Python (z. B. für Datenanalyse und Machine Learning)
• Interesse an Machine Learning, datengetriebenen Methoden und deren Anwendung in Produktions- und Fertigungsprozessen
• Idealerweise erste Erfahrungen im Umgang mit größeren Datensätzen, statistischer Analyse oder Modellierung
• 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