Bei der Technischen Universität Berlin ist/sind folgende Stelle/n zu besetzen:
Im Rahmen des DFG-Projekts "Safe Reinforcement Learning under Uncertainty for Hybrid Separation Processes with Recycles in Chemical Engineering" wird der Einsatz von Machine Learning-Methoden für den optimalen Prozessbetrieb untersucht. Eine besondere Herausforderung dabei ist unter anderem, effiziente Experimente zur Parameterschätzung zu planen, bei denen sicherheitsrelevante Betriebsgrenzen eingehalten werden.
Als Beispielprozess dient eine bestehende Batch-Destillationskolonne im Pilotmaßstab, welche um eine Pervaporationseinheit (PV) ergänzt werden soll. Der so erhaltene Hybridprozess wird dann modelliert und zur Erprobung und Validierung des entwickelten datengetriebenen Reglers eingesetzt.
Als studentische Hilfskraft erwarten Dich in diesem Projekt spannende Aufgaben, die sowohl experimentell als auch theoretisch angesiedelt sind:
Muss-Kriterien:
Kann-Kriterien:
Fachlich verantwortlich / Ansprechpartner:in für die Ausschreibung: Prof. Dr.-Ing. Jens-Uwe Repke
Besetzungszeitraum: 01.10.2025 - 2 Jahre
Bewerbung an: sekr@dbta.tu-berlin.de
Ihre schriftliche Bewerbung mit Anschreiben, Lebenslauf, Immatrikulationsbescheinigung und ggf. aktueller Notenübersicht richten Sie bitte unter Angabe der Kennziffer an die o.g. Beschäftigungsstelle.
Zur Wahrung der Chancengleichheit zwischen Männern und Frauen sind Bewerbungen von Frauen mit der jeweiligen Qualifikation ausdrücklich erwünscht. Schwerbehinderte werden bei gleicher Eignung bevorzugt.
ID: 195998