Du bist erfahren im Umgang mit Kafka, Spark, Oracle PL/SQL, Informatica, DWH Automation und/oder CI/CD. Du besitzt Kenntnisse in Java und/oder Python und kennst relevante Tools und Bibliotheken. Du hast idealerweise Praxiserfahrung mit Cloud-Technologien (AWS und/oder MS Azure) und Datenmodellierung (Data Vault, Dimensional, 3NF, ADAPT etc.).
Deine Aufgabe: Literaturrecherche zu Lastprognosen, Überlastungsmanagement und DL Transformers Interaktion mit dem Data Fusion Hub über REST-APIs für den Zugriff auf Netzmessungen Entwicklung eines Kommunikationsframeworks zwischen flexiblen Lastgeräten (intelligente elektrische Wärmespeichergeräte) und Überlastungsmanagement-Agenten über OpenEMS Training und Optimierung Deep Learning Modelle für Prognosen und Entscheidungsfindung Code-Versionierung und Problemmanagement (Git) Unterstützung bei der Implementierung eines Laborprototyps für das Engpassmanagement Validierung der Wirksamkeit verschiedener Managementstrategien Mitverfassen von Forschungsarbeiten und Unterstützung bei der Verbreitung der Ergebnisse Dein Profil: Student im Masterstudiengang Informatik, Elektrotechnik oder ähnlichem Fachgebiet Erfahrung in der Softwareentwicklung (Python/Java) (Wünschenswert) Erfahrung mit Linux Kenntnisse in neuronalen Netzen, maschinellem Lernen (Python/Pytorch) Selbstmotivierte und strukturierte Arbeitsweise Gute Kommunikationsfähigkeiten in Englisch (Wünschenswert) Kommunikationsfähigkeiten in Deutsch Verfügbarkeit für die Arbeit vor Ort Unser Angebot: Internationales und dynamisches Arbeitsumfeld Flexible Arbeitszeiten und Arbeit an einem verkehrsgünstigen Standort Möglichkeit, zu anspruchsvollen und spannenden Themen im Bereich maschinelles Lernen und Energienetzsteuerung zu forschen Möglichkeit zur Erstellung, Veröffentlichung und Verbreitung von Forschungsartikeln beizutragen Haben wir Dein Interesse geweckt?