Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (w/m/d) Sensordatenanalyse und Machine-Learning

Die Hochschule Wismar ist eine leistungsstarke, innovative und international ausgerichtete Hochschule mit einer langjährigen akademischen Tradition. Durch die besondere Förderung interdisziplinärer Projekte bietet unsere Hochschule eine optimale Basis für innovative Forschung und Lehre. Die Hansestadt Wismar ist UNESCO-Weltkulturerbe, unmittelbar an der Ostsee und liegt in einer landschaftlich reizvollen Region.

In der Fakultät für Ingenieurwissenschaften, Bereich Elektrotechnik und Informatik, ist im Drittmittelprojekt "Sens2Net" zu besetzen.

Ihre Aufgaben:

• Der Arbeitsbereich Automatisierungstechnik und Mechatronik befasst sich mit dem Projekt "Sens2Net: Intelligentes Mikro-H2-Sensormodul zur dezentralen in-line Messung von Wasserstoff bzw. wasserstoffhaltigen Gasgemischen". Dabei sollen Methoden zur Analyse von Sensordaten und Modelle zur präzisen Bestimmung von Wasserstoffanteilen in Gasgemischen im Gasnetz entwickelt werden.
• eigenständige Bearbeitung des Projektes "Sens2Net"
• Aufbereitung und explorative Analyse der vom Sensorsystem erfassten Sensordaten
• Analyse und Identifikation von Einflussgrößen auf die Wasserstoffsensorwerte, insbesondere zur Erkennung von Querempfindlichkeiten
• Entwicklung von physikalischen und datengetriebenen Modellen zur präzisen Bestimmung des Wasserstoffanteils im Gasnetz
• Kombination physikalischer und Machine-Learning-Modellen zu einem hybriden Modellansatz
• Implementierung der Modelle auf Mikrocontrollern für die Berechnung und Korrektur der Wasserstoffsensorwerte in Echtzeit
• Validierung und Optimierung der Modelle hinsichtlich Genauigkeit, Robustheit und Echtzeitfähigkeit
• Erstellung und Präsentation von wissenschaftlichen Veröffentlichungen
• Berichterstattung sowie Berichterstellung zu o. g. Tätigkeiten

Ihr Profil:

• erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master, Diplom oder vergleichbar) in einer ingenieurwissenschaftlichen Fachdisziplin
• Kenntnisse in Datenanalyse, Statistik und explorativer Auswertung von Sensordaten sowie in Modellbildung und Machine-Learning-Methoden
• Erfahrungen in der Programmierung inkl. Embedded-Programmierung sowie in der Sensortechnik
• offener und reproduzierbarer Umgang mit wissenschaftlichen Daten und Methoden
• Bereitschaft zur Einarbeitung in neue Themenfelder
• Teamfähigkeit, selbstständiges Arbeiten, Einsatzbereitschaft
• sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift

Nähere Informationen zur Bewerbung finden Sie unter:

https://karriere-in-mv.de/stelle/15739-wissenschaftliche-r-mitarbeiter-… (https://karriere-in-mv.de/stelle/15739-wissenschaftliche-r-mitarbeiter-…)