Job: Studentische Hilfskraft (w/m/d) – Ausarbeitung eines cloudbasierten Tools zum Monitoring von Gebäudeenergiesystemen

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.
Informationen zur Erhebung personenbezogener Daten nach Artikeln 13 und 14 Datenschutz-Grundverordnung (DS-GVO) finden Sie unter https://www.rwth-aachen.de/dsgvo-information-bewerbung.

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.

Ihre Aufgaben

Du unterstützt das Team Gebäudeautomation unter anderem bei der Entwicklung eines cloudbasierten Tools zum Monitoring von Gebäudeenergiesystemen. Dabei müssen verschiedene Herausforderungen des Monitorings berücksichtigt und gelöst werden. Teil Deiner Aufgaben wird sein:

• Bereitstellung von Echtzeit-Daten in einer cloudbasierten Plattform
• Unterstützung bei der Erarbeitung einer nutzerfreundlichen Oberfläche
• Erarbeitung von Kennzahlen zur Auswertung der Echtzeit-Daten
• Umgang mit unvollständigen Daten bspw. durch Nutzen von Machine Learning Algorithmen
• Einsatz von datengetriebenen Modellen z.B. zur Entwicklung von Vorhersagemodellen (Gebäudedynamik, Last, Nutzerverhalten)

Der Fokus der Aufgaben kann an Dein Interessengebiet und Profil angepasst werden.

Ihr Profil

• Aktuelles Studium im Bereich Maschinenbau, Wirtschaftsingenieurwesen, CES oder einem vergleichbaren Studiengang
• Interesse an Automatisierung von Energiesystemen und Einsatz von Machine Learning
• Vorkenntnisse in Python wünschenswert

Wir bieten

Die Einstellung erfolgt als Studentische Hilfskraft.
Die Stelle ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt zu besetzen und befristet für 12 Monate.
Es handelt sich um eine Teilzeitstelle.
Die regelmäßige Wochenarbeitszeit beträgt 7-9 Stunden.
Die Eingruppierung richtet sich nach der Richtlinie für studentische und wissenschaftliche Hilfskräfte.
Die Stelle ist bewertet mit 13,25 € pro Stunde.