Wissenschaft & Forschung Jobs

Lead and coordinate innovation-driven technical projects in the area of model-, data-, and AI-driven design workflows Define project goals, milestones, and deliverables in close alignment with key stakeholders Drive stakeholder management across business units, functions, and organizational levels Ensure technical consistency and quality of developed solutions Facilitate and steer interdisciplinary teams comprising scientists, software engineers, and system engineers

führen Lehrveranstaltungen in den Bachelor-/Masterstudiengängen des Fachbereiches in deutscher und englischer Sprache durch. setzen Forschungs- und Entwicklungsarbeiten um, akquirieren und leiten Drittmittelprojekte und beteiligen sich am Wissenschaftstransfer. entwickeln und nutzen bioinformatische und KI-Werkzeuge in Lehre und Forschung.

Unterstützung beim Aufbau einer sicheren AI-Agenten-Plattform im Enterprise-Umfeld Integration von SQL, APIs und LLMs Entwicklung von Human-in-the-Loop-Workflows Umsetzung von Datenschutz, Security, Guardrails und Monitoring Evaluation lokaler und cloudbasierter AI-Modelle Entwicklung von Lösungen zur Datenanalyse und Prozessautomatisierung

Vertretung des Fachgebiets KI-gestützte Softwareentwicklung in der Lehre und in der angewandten Forschung Ausbau und Weiterentwicklung des Lehrangebots im Bereich Softwareentwicklung, insbesondere vor dem Hintergrund der zunehmenden KI-Unterstützung und Automatisierung von Softwareentwicklungsprozessen Entwicklung von Lehrangeboten zur KI-gestützten und agentischen Softwareentwicklung

Sie übernehmen die Konzeption, Entwicklung und Implementierung neuer Methoden sowie deren Validierung in Simulationen und Hardware-in-the-Loop-Tests mit Quadcoptern unterschiedlicher Größe und Onboard-Rechnersystemen. Sie entwickeln eigene wissenschaftliche Fragestellungen und Forschungsideen im Themenfeld der Professur und treiben diese selbstständig voran.

Analyse bestehender Berechnungs- und Auslegungsverfahren in der Wasser- und Abwassertechnik. Aufbereitung und Auswertung vorhandener Prozess- und Anlagendaten. Untersuchung geeigneter KI- und Machine-Learning-Methoden. Entwicklung eines Modells zur Unterstützung technischer Berechnungen und Auslegungsprozesse. Vergleich der KI-gestützten Ergebnisse mit konventionellen Berechnungsmethoden.