Wissenschaftliche Hilfskraft; m​/w​/d - Energieprognose

Wissenschaftliche Hilfskraft (m/w/d) - Energieprognose

Die Fraunhofer-Gesellschaft ist eine der weltweit führenden Organisationen für anwendungsorientierte Forschung. 74 Institute entwickeln wegweisende Technologien für unsere Wirtschaft und Gesellschaft – genauer: 30 000 Menschen aus Technik, Wissenschaft, Verwaltung und IT. Sie wissen:
Wer zu Fraunhofer kommt, will und kann etwas verändern. Für sich, für uns und die Märkte von heute und morgen. Das Fraunhofer IEE in Kassel forscht in den Bereichen Energiewirtschaft und Energiesystemtechnik mit den Schwerpunkten:
Energieinformatik, Energiemeteorologie und Geoinformationssysteme, Energiewirtschaft und Systemdesign, Energieverfahrenstechnik und
-speicher, Netzplanung und Netzbetrieb, Netzstabilität und Stromrichtertechnik sowie thermische Energietechnik. Rund 450 Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler, Angestellte, Studentinnen und Studenten entwickeln Lösungen für die Energiewende und erwirtschaften rund 40 Mio. Euro Erträge pro Jahr. Du möchtest die Umsetzung der Energiewende mitgestalten und an der Schnittstelle von Wissenschaft und Wirtschaft arbeiten? Die Energiewende in Deutschland erfordert einen starken Ausbau der erneuerbaren Energien, um den Klimaschutz und die Unabhängigkeit der Energieversorgung zu gewährleisten.

Um diese wetterabhängigen Energieträger für die Energiewirtschaft planbarer zu machen, erstellen wir bereits erfolgreich Prognosen für die Produktion von Windenergie- und Photovoltaikanlagen. Dabei arbeiten wir eng mit Partnern aus der Energiewirtschaft zusammen. Diese Prognosen stetig zu verbessern ist eines unserer Ziele. Hierzu suchen wir eine studentische Hilfskraft (m/w/d), die uns bei der Umsetzung unterstützt. Hier sorgst Du für Veränderung Unterstützung bei der Datenaufbereitung- und analyse in Python Durchführung von Experimenten für die Verbesserung unserer Prognosen Unterstützung bei der Erweiterung unserer internen Python Packages Literaturrecherche mit Fokus auf Machine Learning und Energieprognosen

Hiermit bringst Du Dich ein

• Laufendes Studium der Mathematik, Informatik, Physik, Erneuerbare Energien, Data Science, Meteorologie oder eines vergleichbaren Studiengangs (Immatrikulation für mindestens ein weiteres Jahr)
• Fundierte Kenntnisse in der Datenanalyse sowie im Bereich Machine Learning und Deep Learning
• Sicherer Umgang mit Python
• Idealerweise Grundkenntnisse in der Softwareentwicklung und Versionskontrolle, z.
  
  B. mit Git
• Idealerweise erste praktische Erfahrungen, beispielsweise im Rahmen eines Praktikum
• Selbstständige und kommunikative Arbeitsweise sowie Interesse daran, Neues zu lernen
• Gute Deutschkenntnisse von Vorteil

Du erfüllst nicht alle Kriterien? Kein Problem! Wir freuen uns auch über Bewerbungen von motivierten Studierenden, die Lernbereitschaft und Interesse an unseren Themen mitbringen. Gemeinsam finden wir heraus, wie du deine Stärken bei uns einbringen und weiterentwickeln kannst.

Was wir für Dich bereithalten

• Einblick in anwendungsorientierte Forschung der Energiebranche mit direkter Relevanz für Industrie und Gesellschaft
• Zugang zu Expertennetzwerken in der Energiewirtschaft und Forschung
• Verpflichtung zur Charta der Vielfalt – Wir fördern aktiv Vielfalt und Inklusion in allen Bereichen
• Optional die Möglichkeit eine Bachelor- bzw. Mastarbeit zu einem dir passenden Thema anzufertigen
• Perspektiven für eine spätere Festanstellung oder Promotion
• Flexible und individuelle Anpassung der Arbeitszeit an Vorlesungs- und Klausurzeiten sowie die Möglichkeit zur Arbeit im Home-Office oder im modernen Institutsgebäude mit New Work Konzept in zentraler Lage

Wir wertschätzen und fördern die Vielfalt der Kompetenzen unserer Mitarbeitenden und begrüßen daher alle Bewerbungen – unabhängig von Alter, Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung sowie sexueller Orientierung und Identität. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt. Unsere

Aufgaben sind vielfältig und anpassbar – für Bewerber
* innen mit Behinderung finden wir gemeinsam Lösungen, die ihre Fähigkeiten optimal fördern.

Die wöchentliche Arbeitszeit beträgt 10 Stunden. Die…