Karriere

Im Bereich „Artificial Intelligence and Simulation" am Lehrstuhl Fahrzeugantriebssysteme des IFS der Uni Stuttgart verbinden wir unser Domänenwissen zu Automotive-Antriebstechnologien mit unserer Begeisterung für KI-Methoden, einer leistungsstarken Hardware-Ausstattung für KI-Trainings und unserer führenden Position beim Umgang mit transienten, neuronalen Netzen.

Zur Verstärkung unseres Teams suchen wir ab sofort

Wissenschaftliche/n Mitarbeiter/in (m/w/d) „Data Science @Powertrain Development mit Promotionsabsicht“

zur Bearbeitung des Forschungsprojekts „MATRICS: MIMO & AI-based Thermal Management Robust Integrated  Control Strategies for Zero-Emission Vehicles.” Das Projekt wird von Cornet & FVV Science for a Moving Society finanziert und ist eine internationale Zusammenarbeit mit der University of Alberta in Kanada und der RWTH Aachen. Das Projekt wird von mehreren internationalen Industriepartnern fachlich begleitet.

Schwerpunktmäßig erwarten Sie folgende Aufgaben:

• Bearbeitung eines Forschungsvorhabens unter Beteiligung mehrerer Forschungsstellen
• Weiterentwicklung unserer Methodik zum Training von transienten, neuronalen Netzen bei sehr großen Datenmengen, Bewertung ob ein PINN- oder LSTM-basierter Ansatz zielführender ist.
• Regelmäßige Vorstellung der Ergebnisse vor einem international besetzten Arbeitskreis aus Industrievertretern
• Präsentation von Ergebnissen auf Konferenzen und in wissenschaftlichen Veröffentlichungen
• Betreuung von Forschungs- bzw. Bachelor- und Masterarbeiten

Wir bieten Ihnen:

• Mitarbeit an einem hochinnovativen Forschungsprojekt
• Möglichkeit zur Promotion und ein breites Spektrum an zu Ihren Tätigkeitsinhalten passenden Forschungsthemen
• Eine interdisziplinäre und dynamische Arbeitsumgebung
• Vergütung nach TV-L E13 (befristet)
• Modernes und innovatives Arbeitsumfeld

Anforderungsprofil & Qualifikationen

Sie bringen mit:

• Masterabschluss in einem technischen oder naturwissenschaftlichen Studiengang
• Begeisterung für komplexe, neue Antriebstechnologien und Data Science
• Selbstständigkeit und Durchhaltevermögen bei der Bearbeitung von Forschungsprojekten
• Interesse daran, sich ggf. selbstständig in eines der Themengebiete Machine Learning oder Thermomanagement einzuarbeiten
• Zielgerichtetes und ingenieursmäßiges Denken
• Deutschkenntnisse in Wort und Schrift auf Level C2

Sollte die Beschreibung ihr Interesse geweckt haben, senden Sie Ihre Bewerbung mit vollständigen und aussagekräftigen Unterlagen (Anschreiben, Lebenslauf, Arbeitszeugnisse, Ausbildungs- und Schulzeugnisse) bitte per E-Mail in einem einzigen PDF-Dokument bis zum 15.02.2026 an michael.grill@ifs.uni-stuttgart.de. Bitte geben Sie bei Ihrer Bewerbung den Betreff „AP3-MATRICS“ an.

Beginn:             nach Absprache
Dauer:               mind. 1 Jahr
Umfang:           bis zu 42h/Monat (flexibel)
Vergütung:       bis 520 €/Monat
Inhalt:               Durchführen der Praktika sowie Überarbeitung und Weiterentwicklung der Versuchsunterlagen.

Voraussetzungen:
- Student/-in (vorzugsweise im Bachelor-Studium-) der Fachrichtung Maschinenbau, FMT, KFZ-Mechatronik, Elektromobilität, Elektrotechnik oder vergleichbar
- Interesse an Themen der KFZ-Mechatronik
- Sehr verantwortungsvolle und zuverlässige Arbeitsweise
- Sehr gute Deutschkenntnisse

Wir bieten:
- Interessante und abwechslungsreiche Aufgaben rund um die SF-Versuche in einem Hiwi-Team
- Flexible Arbeitszeiten
- Bezahlte Einarbeitung in die SF-Versuche der KFZ-Mechatronik
- Die Möglichkeit, die SQ „Tutorinnen- und Tutorenqualifizierung“ zu absolvieren
- Möglichkeiten für studentische Arbeiten im Rahmen der Praktika

Kontakt:           
Dipl.-Ing. Christian Lange
0711 / 685 – 69366
Praktika.KFZ-Mech@fkfs.de

Bitte fügen Sie Ihrer Bewerbung einen aktuellen Notenspiegel (Leistungsübersicht alles) und einen Kurzlebenslauf bei.

Für das kommende Semester suchen wir zur Betreuung von Übungen für die Vorlesung Kraftfahrzeugmechatronik II eine studentische Hilfskraft (m/w), die uns bei der Vorbereitung und Durchführung unterstützt. Die Übungen befassen sich mit den Themen "Rapid Prototyping“ und "Target Link".

Die Unterstützung der Übung ermöglicht es Ihnen Ihre Erfahrungen und Kenntnisse in MATLAB/Simulink zu vertiefen. Des Weiteren erhalten Sie ein tieferes Verständnis über die Vorlesungsinhalte "Rapid Prototyping“ und "Target Link", welche Bestandteile der Prüfung Kraftfahrzeugmechatronik sind.

Beginn:         nach Absprache

Voraussetzungen:

• Verständnis in Regelungstechnik und Elektrotechnik
• Selbständiges, strukturiertes und engagiertes Arbeiten
• Sicheres Deutsch in Wort und Schrift sind erwünscht
• Erfahrung in MATLAB/Simulink sind vom Vorteil

Kontakt:
Dennis Schwanck
dennis.schwanck@ifs.uni-stuttgart.de

Bitte fügen Sie Ihrer Bewerbung einen aktuellen Notenspiegel (Leistungsübersicht alles) und einen Kurzlebenslauf bei.