Wir suchen für das Institut für Fahrzeugsystemtechnik zum nächstmöglichen Zeitpunkt, befristet bis 31.09.2026 eine/n

Mitarbeiter/in (w/m/d) in der Wissenschaft

in Voll- oder Teilzeit im Projekt

TyreRoadNoise -- Data-based study of effects on controlled and real drive noise emission.

Straßenverkehrslärm kann das Leben vieler Menschen erheblich beeinträchtigen. Bei näherer Betrachtung zeigt sich, dass bei modernen Fahrzeugen mit Elektroantrieb das Reifen-Fahrbahn-Geräusch den größten Einfluss hat. Um dieses Problem in den Griff zu bekommen, hat die Europäische Union strenge Lärmgrenzwerte festgelegt, deren Einhaltung jedoch eine Herausforderung darstellt. Es besteht dabei noch erheblicher Forschungsbedarf, um wirksame Maßnahmen zur Reduzierung der Geräuschemissionen zu identifizieren und umzusetzen.

In einem Konsortialprojekt mit verschiedenen Universitäten sowie Automobil- und Reifenherstellern sollen Minderungspotenziale der Reifen-Fahrbahn-Geräuschemissionen erschlossen werden. Dazu soll zunächst in einem Flottenversuch mit mehreren Fahrzeugen eine umfangreiche Datenbasis zu den Geräuschemissionen und deren Einflussgrößen im realen Straßenverkehr erhoben werden. Anschließend soll mit Methoden der Künstlichen Intelligenz (Machine Learning sowie Deep Learning) ein Vorhersagemodell abgeleitet werden, das die Lücke zwischen bestehenden physikalischen Modellen und der Realität schließt.

Weitere aktuelle Informationen zum Projekt finden Sie auf der Projekthomepage.

Ihre Aufgaben umfassen:

• Selbstständige Mitarbeit in einem öffentlich geförderten Forschungsprojekt
• Training von Machine Learning und Deep Learning Modellen sowie der Interpretation der Ergebnisse zur Ableitung von Geräuschminderungsmaßnahmen
• Bei Interesse kann die Projektleitung für das Konsortium übernommen werden
• Veröffentlichung und Präsentation wissenschaftlicher Erkenntnisse auf nationalen und internationalen Konferenzen sowie in Zeitschriften

Ihr Profil:

• Sie verfügen über ein überdurchschnittlich abgeschlossenes Hochschulstudium (Dipl. oder M.Sc.) des Maschinenbaus, der Elektro- und Informationstechnik, der Physik oder einer ähnlichen technischen oder naturwissenschaftlichen Fachrichtung.
• Sie sind vertraut mit Datenverarbeitung und –analyse sowie dem Erstellen von Vorhersagemodellen mit Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI), Machine Learning (ML) sowie Deep Learning (DL).
• Die Bereitschaft zur Arbeit in einem interdisziplinären Team und der Wille sich fachlich und persönlich weiterzuentwickeln zeichnet Sie aus.
• Gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift runden Ihr Profil ab.

Wir bieten Ihnen:

• Bei Interesse und Eignung ist eine Promotion und eine Aufnahme in die Graduiertenschule UpGrade Mobility möglich.
• Einen attraktiven und modernen Arbeitsplatz und Zugang zur exzellenten Ausstattung des KIT
• Eine abwechslungsreiche und verantwortungsvolle Tätigkeit
• Ein breitgefächertes Fortbildungsangebot, eine Zusatzrente nach VBL, ein Zuschuss zum Job-Ticket, flexible Arbeitszeitmodelle
• Eine Vollzeitstelle auf Basis des TV-L, Entgeltgruppe E 13, sofern die fachlichen und persönlichen Voraussetzungen erfüllt sind.

Wir streben eine möglichst gleichmäßige Besetzung der Arbeitsplätze mit Beschäftigten (w/m/d) an und würden uns daher insbesondere über Bewerbungen von Frauen freuen. Bei gleicher Eignung werden anerkannt schwerbehinderte Menschen bevorzugt berücksichtigt.

Fachliche Auskünfte erteilt Ihnen gerne:

Achim Winandi
E-Mail: achim winandi ∂does-not-exist.kit edu
Tel.: 0721 608 45986

Bewerbung

Bewerben Sie sich bitte online bis zum 02.04.2024 unter Angabe der Ausschreibung-Nr. 1118/2024 bei Frau Raquel Carrasco Sánchez, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), Personalservice, Kaiserstraße 12, 76131 Karlsruhe.