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Technische Universität Berlin
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Technische Universität Berlin Fakultät V - Verkehrs- und Maschinensysteme, Institut für Werkzeugmaschinen und Fabrikbetrieb / FG Industrielle Informationstechnik

Wiss. Mitarbeiter*in (d/m/w)

Teilzeitbeschäftigung ist ggf. möglich
unter Vorbehalt der Mittelbewilligung

Ihre Aufgaben

Sie sind an der TU Berlin am Fachgebiet Industrielle Informationstechnik verortet und engagieren sich im Forschungsprojekt cirKPI an der Schnittstelle von Nachhaltigkeitsbewertung, Kreislaufwirtschaft (Circular Economy, CE) und Künstlicher Intelligenz (KI). Ziel des Projektes ist die Entwicklung eines Circular-Decision-Intelligence-Toolkits, das Unternehmen bei der datenbasierten Analyse, Bewertung und Umsetzung kreislauffähiger Produkt- und Geschäftsmodellentscheidungen unterstützt. Ihre Aufgaben umfassen insbesondere die Entwicklung und Validierung eines kreislauffähigen, kennzahlenbasierten Frameworks, die Verknüpfung von Nachhaltigkeitsindikatoren mit Produkt-, Material-, Nutzungs- und End-of-Life-Daten sowie die wissenschaftliche Konzeption KI-gestützter Entscheidungslogiken für kreislauffähige Designs und Geschäftsmodelle. Dabei arbeiten Sie eng mit Industrie- und Forschungspartnern zusammen, begleiten Workshops und Validierungsformate, betreuen studentische Beschäftigte und vertreten Ihre Forschungsergebnisse auf nationalen und internationalen Fachkonferenzen, Messen und Transferveranstaltungen.
Eine Möglichkeit zur Promotion ist gegeben.

Ihr Profil

  • erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master, Diplom oder Äquivalent) der Fachrichtungen Wirtschaftsingenieurwesen, Maschinenbau, Nachhaltigkeitsmanagement, Umwelttechnik, Informationstechnik, Data Science oder vergleichbarer Studienrichtungen
  • sehr gute Kenntnisse im Bereich Nachhaltigkeit, Kreislaufwirtschaft, nachhaltige Produktentwicklung oder Lebenszyklusbewertung
  • gute Kenntnisse zu Methoden der Nachhaltigkeitsbewertung, z. B. LCA, CE-KPIs, Ressourceneffizienz, Kreislauffähigkeit, R-Strategien
  • erste Erfahrungen im Bereich Künstliche Intelligenz, Machine Learning, datenbasierte Entscheidungsunterstützung und vorzugsweise Large Language Models
  • gute Kenntnisse in Python, SQL oder ähnlichen Programmiersprachen
  • Fähigkeit zur strukturierten wissenschaftlichen Arbeit erwünscht
  • sehr gute analytische und konzeptionelle Fähigkeiten wünschenswert
  • Koordinationsfähigkeit erwünscht
  • gute Deutsch- und/oder Englischkenntnisse erforderlich; Bereitschaft, die fehlenden Sprachkenntnisse zu erwerben

Hinweise zur Bewerbung

Ihre Bewerbung richten Sie bitte unter Angabe der Kennziffer mit den üblichen Unterlagen ausschließlich per E-Mail in einer PDF-Datei an Prof. Dr. Stark (rainer.stark@tu-berlin.de.).

Mit der Abgabe einer Onlinebewerbung geben Sie als Bewerber*in Ihr Einverständnis, dass Ihre Daten elektronisch verarbeitet und gespeichert werden. Wir weisen darauf hin, dass bei ungeschützter Übersendung Ihrer Bewerbung auf elektronischem Wege keine Gewähr für die Sicherheit übermittelter persönlicher Daten übernommen werden kann. Datenschutzrechtliche Hinweise zur Verarbeitung Ihrer Daten gem. DSGVO finden Sie auf der Webseite der Personalabteilung: https://www.abt2-t.tu-berlin.de/menue/themen_a_z/datenschutzerklaerung/.

Zur Wahrung der Chancengleichheit zwischen Frauen und Männern sind Bewerbungen von Frauen mit der jeweiligen Qualifikation ausdrücklich erwünscht. Schwerbehinderte werden bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt. Die TU Berlin schätzt die Vielfalt ihrer Mitglieder und verfolgt die Ziele der Chancengleichheit. Bewerbungen von Menschen aller Nationalitäten und mit Migrationshintergrund sind herzlich willkommen.

Fakten

Anzahl Angestellte rund 7000
Kategorie Wissenschaftliche Mitarbeiter*in
Arbeitsort Deutschland, Berlin, Charlottenburg
Aufgabengebiet Wissenschaft & Forschung, Forschung
Beginn frühestens 01.11.2026
Dauer befristet bis 30.09.2029
Umfang 100 % Arbeitszeit, Teilzeitbeschäftigung ist ggf. möglich
Vergütung Entgeltgruppe 13 TV-L Berliner Hochschulen
Homepage https://www.tu.berlin/iit

Anforderungen

Abschluss Master, Diplom oder Äquivalent
Studiengang Maschinenbau, Wirtschaftsingenieurwesen, Umwelttechnik, Informationstechnik, Nachhaltigkeitsmanagement, Informatiionstechnik, Data Science

Kontakt

Kennziffer V-348/26
Kontakt-Person Prof. Dr. Stark

Bewerben

Bewerbungsfrist 02.10.2026
Kennziffer V-348/26
per Post

Technische Universität Berlin
- Die Präsidentin -
ausschließlich per E-Mail

only per E-Mail

per E-Mail madeleine.nowak@tu-berlin.de