Overview
Als »Die Forschungsuniversität in der Helmholtz-Gemeinschaft« schafft und vermittelt das Karlsruher Institut für Technologie (KIT) Wissen für Gesellschaft und Umwelt. Ziel ist es, zu den globalen Herausforderungen maßgebliche Beiträge in den Feldern Energie, Mobilität und Information zu leisten. Daran arbeiten am KIT rund 9.800 Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter auf einer breiten disziplinären Basis in Forschung, Lehre und Innovation zusammen.
Wir suchen für das Institut für Fahrzeugsystemtechnik (FAST) zum nächstmöglichen Zeitpunkt, befristet bis September 2026, eine/einen
Mitarbeiterin / Mitarbeiter (w/m/d) in der Wissenschaft – Bereich Fahrzeugtechnik
Vollzeit oder Teilzeit (mind. 50 %)
Tätigkeitsbeschreibung
Straßenverkehrslärm kann das Leben vieler Menschen erheblich beeinträchtigen. Bei näherer Betrachtung zeigt sich, dass bei modernen Fahrzeugen mit Elektroantrieb das Reifen-Fahrbahn-Geräusch den größten Einfluss hat. Um dieses Problem in den Griff zu bekommen, hat die Europäische Union strenge Lärmgrenzwerte festgelegt, deren Einhaltung jedoch eine Herausforderung darstellt. Es besteht dabei noch erheblicher Forschungsbedarf, um wirksame Maßnahmen zur Reduzierung der Geräuschemissionen zu identifizieren und umzusetzen.
In einem Konsortialprojekt mit verschiedenen Universitäten sowie Automobil- und Reifenherstellern sollen Minderungspotenziale der Reifen-Fahrbahn-Geräuschemissionen erschlossen werden. Dazu soll zunächst in einem Flottenversuch mit mehreren Fahrzeugen eine umfangreiche Datenbasis zu den Geräuschemissionen und deren Einflussgrößen im realen Straßenverkehr erhoben werden. Anschließend soll mit Methoden der Künstlichen Intelligenz (Machine Learning sowie Deep Learning) ein Vorhersagemodell abgeleitet werden, das die Lücke zwischen bestehenden physikalischen Modellen und der Realität schließt.
Ihre Aufgaben umfassen:
Selbstständige Mitarbeit in einem öffentlich geförderten Forschungsprojekt
Training von Machine Learning und Deep-Learning-Modellen sowie der Interpretation der Ergebnisse zur Ableitung von Geräuschminderungsmaßnahmen
Bei Interesse kann die Projektleitung für das Konsortium übernommen werden
Veröffentlichung und Präsentation wissenschaftlicher Erkenntnisse auf nationalen und internationalen Konferenzen sowie in Zeitschriften
Bei Interesse und Eignung ist eine Promotion und eine Aufnahme in die Graduiertenschule UpGrade Mobility möglich.
Ihre Qualifikation
Sie verfügen über ein überdurchschnittlich abgeschlossenes Hochschulstudium (Master) des Maschinenbaus, der Elektro- und Informationstechnik, der Physik oder einer ähnlichen technischen oder naturwissenschaftlichen Fachrichtung.
Sie sind vertraut mit Datenverarbeitung und -analyse sowie dem Erstellen von Vorhersagemodellen mit Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI), Machine Learning (ML) sowie Deep Learning (DL).
Die Bereitschaft zur Arbeit in einem interdisziplinären Team und der Wille sich fachlich und persönlich weiterzuentwickeln zeichnet Sie aus.
Gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift runden Ihr Profil ab.
Werden auch Sie Teil bei der einzigen deutschen Exzellenzuniversität mit nationaler Großforschung und arbeiten Sie unter hervorragenden Arbeitsbedingungen in einem internationalen Umfeld an der aktuellen Forschung und Lehre für unsere Zukunft. Starten Sie beruflich mit einer zielgerichteten Einarbeitung sowie breitgefächerten Weiterqualifizierungsangeboten. Profitieren Sie von flexiblen Arbeitszeitmodellen (Gleitzeit, Homeoffice), diversen Sport- und Freizeitangeboten sowie Kinder- und Ferienbetreuungsangeboten. Des Weiteren bieten wir einen Zuschuss zum Jobticket BW in Höhe von 25 -/Monat und ein vielseitiges Angebot in verschiedenen Mensen.
Wir streben eine möglichst gleichmäßige Besetzung der Arbeitsplätze mit Beschäftigten (w/m/d) an und würden uns daher insbesondere über Bewerbungen von Frauen freuen.
Bei gleicher Eignung werden anerkannt schwerbehinderte Menschen bevorzugt berücksichtigt.
Bewerben Sie sich bitte online bis zum 02.04.2024 unter Angabe der Ausschreibung-Nr. 1118/2024 bei Frau Raquel Carrasco Sánchez, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), Personalservice, Kaiserstraße 12, 76131 Karlsruhe. Fachliche Auskünfte erteilt Ihnen gerne Herr Achim Winandi, Tel. +49 721 608-45986.
Weitere Informationen finden Sie im Internet: www.kit.edu
KIT – Die Forschungsuniversität in der Helmholtz-Gemeinschaft
