[Hiring] Academic Staff Member in AI-based Design in Engine Design @Technische Hochschule Brandenburg

Role Description

Im Fachbereich Technik ist im Rahmen des Forschungsprojekts DaHKIZ (Datenbasierte Holistische KI-gestützte Zivile Triebwerksentwicklung) zum nächstmöglichen Zeitpunkt zunächst befristet bis 30.04.2029 folgende Stelle mit der Möglichkeit zur Promotion (in Kooperation mit Rolls-Royce Deutschland) zu besetzen:

Akademischer Mitarbeiter (w/m/d)

Forschungsschwerpunkt: KI-basierter Entwurf in der Triebwerksauslegung

Entgeltgruppe: 13 TV-L

40 h/Woche

Kennziffer: HAP5

Ihr Arbeitsbereich: Ihr Arbeitsschwerpunkt liegt in der industriellen Forschung zum Thema KI-basierter Entwurf in der Triebwerksauslegung. Sie erforschen effiziente und physikalisch gestützte ML/KI-Strategien für die Vorauslegung von Triebwerkskonzepten, insbesondere die semantische Erschließung des „Preliminary Engine Architecture"-Tools und des GTlab-Frameworks für Large Language Models (LLMs) sowie Multi-Agenten-Architekturen zur automatisierten Synthese und Evaluierung von Auslegungs-Workflows.

Da Kundenanfragen zu neuen Antriebskonzepten die schnelle Auswertung sehr großer und komplexer Datenmengen aus Vorauslegungs-Tools erfordern, sollen KI-Methoden neue technisch realisierbare und anforderungsgerechte Triebwerkskonzepte schnell zugänglich machen.

Zu den Aufgaben gehören insbesondere:

• KI-gestützte Komponentenauswahl: Erforschung und Aufbereitung vorhandener Datensätze zur automatisierten Vorauslegung, Generierung fehlender Daten und Bereitstellung einer ML/KI-auswertbaren Datenbank
• KI-gestützte Evaluierung und automatisierte Analyse von Triebwerkskonzepten: Erforschung Ontologie-basierter Metadatenmodelle zur maschinenlesbaren Beschreibung von Modellstrukturen, Workflows und Parameterabhängigkeiten sowie einer Multi-Agenten-Architektur (LLMs, Retrieval-Augmented Generation, Function-Calling zu GTlab)
• Robuste Prozesse in der Triebwerksauslegung: Erforschung datengetriebener und KI-gestützter Methoden zur Ermittlung robuster Startlösungen mit hoher Konvergenzwahrscheinlichkeit für eine effizientere Vorauslegung.
• Anwendung & Validierung: Übertragung der erforschten Strategien auf exemplarische Anwendungsfälle der Gesamttriebwerksauslegung und Integration der KI-gestützten Methodik in GTlab
• Publikation: Sie verfassen wissenschaftliche Publikationen und präsentieren die Ergebnisse auf internationalen Konferenzen.

Qualifications

• Erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master oder Universitätsdiplom) in einer relevanten Fachrichtung (Informatik, Luft- und Raumfahrttechnik, Maschinenbau, Physik o. ä.)
• Fundierte Kenntnisse in den Grundlagen des Maschinellen Lernens sowie der Triebwerks- bzw. Systemauslegung oder der semantischen Datenmodellierung
• Sicherer Umgang mit Python oder vergleichbar
• Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift (Niveau C1) zur Erstellung internationaler Publikationen

Requirements

• Praktische Erfahrung mit Deep-Learning-Frameworks (z. B. PyTorch, TensorFlow) sowie Kenntnisse im Umgang mit Large Language Models (LLMs), Retrieval-Augmented Generation (RAG) oder Multi-Agenten-Systemen
• Erfahrung in der Triebwerksvorauslegung, mit dem GTlab-Framework oder vergleichbaren simulationsbasierten Auslegungsumgebungen sowie in der Konzeption von Software-Plugins
• Kenntnisse in Ontologien, semantischer Modellrepräsentation oder maschinenlesbaren Beschreibungen ingenieurwissenschaftlicher Modelle
• Gute Deutschkenntnisse (Niveau B2) sind erwünscht: Bei internationalen Bewerbern unterstützen wir den Erwerb dieser Kenntnisse innerhalb der ersten 18 Monate.

Benefits

• Betriebliche Altersvorsorge, Jahressonderzahlung und vermögenswirksamen Leistungen
• Gute Verkehrsanbindung an den ÖPNV, monatlicher Zuschuss zum ÖPNV-Jobticket
• Hochschulmensa direkt auf dem Campus
• Attraktive Fort- und Weiterbildungsmöglichkeiten
• Betriebliches Gesundheitsmanagement
• Flexible Arbeitszeiten, 30 Urlaubstage im Jahr (bei einer 5-Tage-Woche), Dienstbefreiung am 24.12. und 31.12.
• Nutzung der Hochschulbibliothek
• Service für Familie und Soziales (Vereinbarkeit von Beruf und Familie)
• Langfristige, sichere persönliche und berufliche Perspektive an einem modernen Arbeitsplatz