Studentische Hilfskraft - Aachen, Deutschland - RWTH Aachen

RWTH Aachen

Geprüftes Unternehmen

Aachen, Deutschland

vor 2 Wochen

Geschrieben von:

Lena Wagner

beBee Recruiter

Beschreibung

**Kontakt**:
**Name**:
Patrick Henkel

**Telephone**:

- workPhone ***:
**Anbieter**:
Lehrstuhl für Gebäude
- und Raumklimatechnik

**Unser Profil**:
Das E.ON Energy Research Center der RWTH Aachen University beschäftigt sich mit nachhaltigen Energieversorgungskonzepten, die sowohl einer technischen Umsetzbarkeit als auch sozial
- und wirtschaftswissenschaftlichen Aspekten Rechnung tragen. Die Reduktion der Emissionen, die durch die Energiebereitstellung für Gebäude entstehen, gehört zu den zentralen Forschungsaufgaben des Lehrstuhls für Gebäude
- und Raumklimatechnik. Im Team Gebäudeautomation liegt der Fokus auf Regelungsansätze und -Strategien, Monitoring
- und Bewertungskonzepte sowie Kommunikationsschnittstellen und Systemontologien. Ausgelöst durch die Zentralisierung gebäudetechnischer Daten rücken Themen wie Cloud Computing, Machine Learning sowie objektorientiertes Monitoring und Datenauswertung zunehmend in unser Forschungsinteresse.

**Ihr Profil**:

- Sie studieren im Bereich Maschinenbau, CES, Energietechnik oder in einem vergleichbaren Studiengang
- Sie verfügen über Interesse an der Optimierung von Energiesystemen, modellprädiktiven Regelung und Machine Learning
- Programmierkenntnisse in Python sind wünschenswert
- Eigenverantwortliche und gewissenhafte Arbeitsweise
- Sie verfügen über sehr gute Deutsch
- oder Englischkenntnisse in Wort und Schrift

**Ihre Aufgaben**:
Sie arbeiten an der Weiterentwicklung eines Python Frameworks zur (datengetriebenen) modellprädiktiven Regelung von Gebäudeenergiesystemen. Durch fortschrittliche Regelungen, wie der modellprädiktiven Regelung, können die hohen Emissionen im Gebäudesektor reduziert werden und dadurch ein maßgeblicher Beitrag zum Klimaschutz geleistet werden. Anhand eines Systemmodells und einer Optimierung leitet die modellprädiktive Regelung optimale Stellgrößen für den Betrieb ab. Durch die modellprädiktive Regelung können regenerative Energien und Speicher ausgenutzt werden. Außerdem können Erzeuger, wie beispielsweise Wärmepumpen, auf variable Strompreise reagieren. Um den mit der modellprädiktiven Regelung verbundenen hohen Modellierungsaufwand zu reduzieren, bieten sich Methoden des maschinellen Lernens an. Hierfür wurde am Lehrstuhl bereits ein Python Framework entwickelt und erfolgreich an verschiedenen Systemen getestet. Zu Ihren möglichen Aufgaben zählen:

- Unterstützung bei der Implementierung von neuen Funktionen der modellprädiktiven Regelung
- Unterstützung bei der Implementierung von neuen Funktionen des maschinellen Lernens
- Mitarbeit bei der Wartung eines Python Frameworks, welches aktiv in der Forschung genutzt wird
- Anwendung der modellprädiktiven Regelung auf verschiedene Gebäudeenergiesysteme

**Unser Angebot**:
Die Einstellung erfolgt als Studentische Hilfskraft.
Die Stelle ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt zu besetzen und befristet für 6 Monate.
Es handelt sich um eine Teilzeitstelle.
Die regelmäßige Wochenarbeitszeit beträgt 6-10 Stunden.
Die Eingruppierung richtet sich nach der Richtlinie für studentische und wissenschaftliche Hilfskräfte.
Die Stelle ist bewertet mit 13,25 € pro Stunde.

**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.
- Bewerbung
- Nummer:
- V Frist:
Postalisch:
- RWTH Aachen University
- Lehrstuhl für Gebäude
- und Raumklimatechnik
- Patrick Henkel
- Mathieustrasse 10
Aachen- E-Mail:
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