Projektleitung Energiesystemsimulation & Intelligente Optimierung

Im Rahmen unserer Innovationsprojekte entwickeln wir intelligente Steuerungslösungen zur ganzheitlichen Optimierung von Energieflüssen in Quartieren, Industriearealen oder komplexen Liegenschaften. Kernstück ist eine umfassende Energiesystemsimulation, die elektrische, thermische und kältetechnische Systeme abbildet. Ziel ist die Evaluation und Implementierung moderner Optimierungsansätze - insbesondere Reinforcement Learning und deskriptive Verfahren -, um Energiekosten und CO2-Emissionen unter Berücksichtigung technischer Randbedingungen nachhaltig zu minimieren.

Verantwortungsgebiet

Projektsteuerung & Koordination

• Gesamtverantwortung: Planung, Steuerung und Umsetzung von Simulations- und Optimierungsprojekten hinsichtlich Budget, Zeitplan und Ressourcen.
• Teamführung: Koordination interdisziplinärer Teams aus den Bereichen Softwareentwicklung, Data Science, Energietechnik und Betrieb.
• Stakeholder-Management: Souveräne Kommunikation gegenüber der Geschäftsführung, technischen Partnern und Kunden.
• Reporting: Erstellung von Entscheidungsvorlagen und Fortschrittsberichten für Lenkungsausschüsse.

Fachliche Leitung der Simulationsentwicklung

• Architektur: Leitung der Entwicklung modularer Simulationsumgebungen für komplexe Energiesysteme (Wärme, Kälte, Strom).
• Modellierung: Sicherstellung der physikalischen Korrektheit bei der Abbildung von Komponenten wie PV-Anlagen, Speichersystemen, Wärmepumpen und Ladeinfrastruktur.
• Strukturierung: Verantwortung für die Trennung von Simulationslogik und Strategie-Ebene (Decision Layer) zur flexiblen Erprobung verschiedener Algorithmen.
• Qualitätssicherung: Etablierung systematischer Testing- und Validierungsprozesse.

KI- und Optimierungsintegration

• Methodik: Steuerung der Integration von Machine-Learning-Verfahren (z. B. Reinforcement Learning) in Simulationsumgebungen.
• Benchmarking: Begleitung des Vergleichs zwischen klassischen (regelbasierten/mathematischen) und KI-basierten Optimierungsstrategien.
• Monitoring: Sicherstellung eines nachvollziehbaren Experiment-Trackings (z. B. via MLflow) zur Analyse von Performance und Constraints.

Datenmanagement

• Infrastruktur: Überwachung der Anbindung an Zeitreihendatenbanken und Sicherstellung der Datenkonsistenz.
• Skalierung: Koordination der technischen Bereitstellung von Simulationsumgebungen in Cloud- oder VM-Strukturen.

• Studium: Abgeschlossenes Studium (Master/Diplom) in Energietechnik, (Wirtschafts-)Informatik, Physik, Mathematik oder einer vergleichbaren Fachrichtung.
• Erfahrung: Mehrjährige Berufserfahrung (ca. 3-5 Jahre) im Management technischer oder datengetriebener Projekte.

Fachliche & Persönliche Kompetenzen

• Domänenwissen: Fundiertes Verständnis von Energiesystemen und Sektorenkopplung (PV, Speicher, Thermodynamik).
• IT-Affinität: Erfahrung mit Simulationsmethoden sowie Grundverständnis von Machine Learning/Reinforcement Learning.
• Technologie: Kenntnisse in Python und gängigen Frameworks (z. B. PyTorch, Gymnasium) sowie im Umgang mit Zeitreihendaten sind wünschenswert.
• Soft Skills: Starke Kommunikationsfähigkeit, analytisches Denkvermögen und eine strukturierte, ergebnisorientierte Arbeitsweise.
• Sprachen: Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse.