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Akademischer Mitarbeiter (w/m/d) Forschungsschwerpunkt: KI-basierter Entwurf in der Triebwerksauslegung
- Location
- Brandenburg an der Havel
- Remote
- On-site
- Employment type
- Full-time, Temporary Work
- Experience
- Mid-Level
- Field
- Engineering
- Application deadline
- Oct 22, 2026
Today
Modern // 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 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)
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