Im Forschungsprojekt „EA 2.0“ wird untersucht, inwiefern die Kombination einer Graph-basierten Datenhaltung mit Algorithmen zur Mutation und Ähnlichkeitsbewertung eine effizientere Definition des Produktportfolios elektrischer Antriebe ermöglicht. Zentrale Herausforderungen sind die adäquate Abbildung der Produktlogik, deren Umfang sowie die Qualität der eingesetzten Algorithmen und deren Ergebnisse. Ziel ist die Realisierung einer integrierten Produkt- und Prozessinnovation.

• Unterstützung bei der Analyse der Produktlogik elektrischer Antriebe sowie der zugehörigen Datenstrukturen (40 %)
• Recherche zu Graph-basierten Datenhaltungssystemen und Algorithmen zur Ähnlichkeitsbewertung sowie deren Anwendungsmöglichkeiten in der Produktentwicklung (20 %)
• Unterstützung bei bei der Entwicklung und Implementierung von Algorithmen zur Ähnlichkeitsbewertung und deren Integration in die Graph-basierte Datenhaltung (40 %)

Muss-Kriterien:

• Erfahrung in der Programmierung in Phython
• Gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift

Kann-Kriterien:

• Analytische Fähigkeiten und die Fähigkeit, komplexe Zusammenhänge zu verstehen und in verständlicher Form zu kommunizieren
• Erfahrung im Bereich der Graph-basierten Datenerhaltungssysteme

Fachlich verantwortlich / Ansprechpartner:in für die Ausschreibung: Juliane Balder - j.balder@tu-berlin.de
Besetzungszeitraum: sofort - 31.01.2027
Bewerbung an: j.balder@tu-berlin.de

Ihre schriftliche Bewerbung mit Anschreiben, Lebenslauf, Immatrikulationsbescheinigung und ggf. aktueller Notenübersicht richten Sie bitte unter Angabe der Kennziffer an die o.g. Beschäftigungsstelle.
Zur Wahrung der Chancengleichheit zwischen Männern und Frauen sind Bewerbungen von Frauen mit der jeweiligen Qualifikation ausdrücklich erwünscht. Schwerbehinderte werden bei gleicher Eignung bevorzugt.