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Offre 1 sur 66 du 24/09/2026, 22:15

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Tech­ni­sche Hoch­schule Bran­den­burg - Fachbereich Technik, Forschungsprojekt DaHKIZ, Brandenburg an der Havel

odern // regional // wirtschaftsnah: Die Technische Hochschule Brandenburg (THB) ist eine junge und
dynamische Hochschule mit ca. 3.200 Studierenden in 26 Studiengängen in den Fachbereichen Informatik
und Medien, Technik sowie Wirtschaft in der Stadt Brandenburg an der Havel direkt vor den Toren von
Potsdam und Berlin. Als familienfreundliche Hochschule auf einem grünen Campus bieten wir attraktive
Arbeitsbedingungen.
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 Deutsch-
land) zu besetzen:

Akademischer Mitarbeiter (w/m/d)

Im Rahmen des von der Stiftung Innovation in der Hochschullehre geförderten Verbundprojekts „Zukunftscampus im VFH-Verbund“ entwickeln Sie ein KI-basiertes System zum Entwurf und zum Betrieb von Micro-Degree-Programmen für variable Qualifizierungsziele basierend auf Modulen der Online-Studiengänge im VFH-Verbund.

Aufgabenbeschreibung:

  • Erforschung von ML- & KI-Strategien für die MDO einer Turbinenschaufel: Down-Select und Bewer-
    tung originärer Methoden (z. B. Kolmogorow-Arnold-Netzwerke, Bootstrapping-Ensembles, erklär-
    bare KI, reduced order modeling ROM) bei spärlichen Datensätzen.
  • Erforschung von ML- & KI-Strategien zur Dimensionsreduktion heterogener Entwurfsräume: Unter-
    suchung von Verfahren (z. B. Kernel-SVD, Autoencoder) für hochdimensionale, gemischt-kontinu-
    ierlich-diskrete Entwurfsparameterräume inkl. Topologievariationen.
  • Erforschung von ML- & KI-Strategien zur Robustheits- und Zuverlässigkeitsanalyse: Direkte Über-
    führung von Unsicherheiten in deterministische Entwurfsparameter und datengetriebene ROM-An-
    sätze für robustheitsbasierte Optimierungen.
  • Anwendung & Validierung: Übertragung der erforschten Strategien auf industriell relevante Anwen-
    dungsfälle und Integration in automatisierte multidisziplinäre Simulationsprozesse (Geometrie, CFD,
    Temperatur, Spannung, Lebensdauer).
  • Publikation: Sie verfassen wissenschaftliche Publikationen und präsentieren die Ergebnisse auf in-
    ternationalen Konferenzen

Erwartete Qualifikationen:

praktische Erfahrung mit Deep-Learning-Frameworks (z. B. PyTorch, TensorFlow) sowie Kenntnisse
in modernen Architekturen wie Variational Autoencoder, Kolmogorow-Arnold-Netzwerken oder er-
klärbarer KI

  • Kenntnisse in CAD-Systemen, präferiert Siemens NX
  • Erfahrung in der multidisziplinären Optimierung (MDO), der Parametrisierung komplexer Turbinen-
    Geometrien sowie in der Automatisierung von Simulationsprozessen.
  • Kenntnisse in Robustheits- und Sensitivitätsanalysen sowie in der Unsicherheitsquantifizierung (UQ)
  • gute Deutschkenntnisse (Niveau B2) sind erwünscht; bei internationalen Bewerbern unterstützen
    wir den Erwerb dieser Kenntnisse innerhalb der ersten 18 Monate

Unser Angebot:

Die THB ist ein zuverlässiger Arbeitgeber, der seine Beschäftigten mit vielfältigen Angeboten und Leistungen unterstützt:
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

Hinweise zur Bewerbung:

Die Hochschule fordert qualifizierte Frauen nachdrücklich auf, sich zu bewerben. Bei gleicher Eignung,
Befähigung und fachlicher Leistung werden Bewerbungen von anerkannt Schwerbehinderten bevorzugt
berücksichtigt. Bitte weisen Sie auf eine Schwerbehinderung ggf. bereits in der Bewerbung hin. Perso-
nalabteilung (+49 3381 355-113, leitung-pvo@th-brandenburg.de), Schwerbehindertenvertretung (+49
3381 355-306, schwbv@th-brandenburg.de) und Gleichstellungsbeauftragte (+49 3381 355-443,
gba@th-brandenburg.de) stehen für eine Besprechung zur Klärung von Einzelfragen zur Verfügung. Für
weitere Informationen siehe auch https://www.th-brandenburg.de.
Für nähere Informationen zur ausgeschriebenen Stelle steht Herr Prof. Flassig per E-Mail: flassig@th-
brandenburg.de zur Verfügung. Gerne können Sie sich bei Fragen zum Bewerbungsprozess oder bei
sonstigem Unterstützungsbedarf per E-Mail an Frau Peters doreen.peters@th-brandenburg.de wenden.
Bitte bewerben Sie sich bis zum 22.10.2026 über unser Online-Bewerbungsportal unter Angabe der
oben genannten Kennziffer.
Mit Ihrer Bewerbung erheben und verarbeiten wir Ihre personenbezogenen Daten gemäß Art. 5 und 6
Abs. 1 lit. b) der DSGVO, § 26 Abs. 1 und Abs. 6 Satz 2 BbgDSG nur zur Bearbeitung Ihrer Bewerbung
und für Zwecke, die sich durch eine mögliche zukünftige Beschäftigung an der Technischen Hochschule
Brandenburg ergeben. Nach Abschluss des Verfahrens werden Ihre Daten gelöscht.
Auf Ihre Bewerbung freuen wir uns!