Promotionsstelle „Industry on Campus“ bei Netze BW & Institut für Wirtschaftsinformatik WIN (m/f/d)

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Der Fachbereich Data Analytics@NetzeBW und das Institut für Wirtschaftsinformatik (WIN) sucht ab sofort Verstärkung am Lehrstuhl für Information & Market Engineering von Prof. Dr. Christof Weinhardt. Im Rahmen einer neuen Partnerschaft zwischen dem Karlsruher Institut für Technologie (KIT) und der EnBW schaffen wir ein innovatives Umfeld für praxisnahe KI-Forschung. Unter dem Leitmotiv „Industry on Campus“ untersuchen wir gemeinsam neue Wege zur Automatisierung und Optimierung betrieblicher Prozesse mithilfe von Künstlicher Intelligenz – insbesondere durch den Einsatz von AI Agents und Generativer KI (GenAI).

Die Netze BW ist als Tochtergesellschaft der EnBW einer der größten Verteilnetzbetreiber Deutschlands. Mit Innovationskraft und Verantwortung gestaltet sie die Energiewende aktiv mit – insbesondere durch die Digitalisierung von Netzen und Prozessen. Der Fachbereich Data Analytics@NetzeBW baut derzeit ein GenAI Team auf, um praxisnahe Lösungen zu entwickeln und zu implementieren. Ihre Expertise umfasst die gesamte Bandbreite von der akademischen Forschung bis hin zur praktischen Anwendung.

 

Mehr Infos zu Netze BW: https://www.netze-bw.de/

  

Der Lehrstuhl für Information & Market Engineering am Institut für Wirtschaftsinformatik am KIT ist ein dynamischer Lehrstuhl mit einer breiten Palette an Forschungs- und Transferprojekten in Kooperation mit Ministerien, Industrie und weiteren gesellschaftlichen Akteuren. Unsere Forschung verbindet Wirtschaft, Informatik und Gesellschaft – von der Gestaltung digitaler Märkte über datengetriebene Entscheidungsunterstützung bis hin zur Entwicklung intelligenter Energiesysteme.

 

Mehr Infos zu WIN: https://im.win.kit.edu/

Deine Aufgabe:

Als Doktorand/in arbeitest du mit dem GenAI-Team der Netze BW sowie wissenschaftlichen Ansprechpartnerinnen am KIT zusammen. Ziel deiner Promotion ist es, KI-basierte Ansätze zur Unterstützung von Geschäftsprozessen im Energiesektor zu erforschen und umzusetzen. Dabei kannst du dich an deinen Interessen orientieren und ein eigenes Forschungsthema im Spektrum folgender Fragestellungen entwickeln:

  • Wie lassen sich Multi-Agenten-Systeme sinnvoll in komplexe Prozesslandschaften integrieren?
  • Wie können Vertrauenswürdigkeit, Transparenz und Robustheit von AI Agents verbessert werden?
  • Wie wird die Generalisierbarkeit von KI-Modellen im betrieblichen Umfeld gewährleistet?
  • Welche Methoden eignen sich zur Evaluierung und Qualitätssicherung von GenAI-basierten Systemen?
  • Welche Limitierungen und Perspektiven weisen AI Agents bei der Unterstützung von Geschäftsprozessen auf?

Du entwickelst wissenschaftlich fundierte, praxisrelevante Lösungen, begleitest deren Anwendung im Unternehmen und trägst dazu bei, neue Benchmarks für den KI-Einsatz im Verteilnetzbereich zu setzen.

Dein Profil:

  • Herausragender Universitätsabschluss in Wirtschaftsinformatik/-ingenieurwesen, Informatik o.ä. mit großem Interesse an interdisziplinärer Forschung
  • Erfahrung in praxisbezogenen Programmierprojekten, insbesondere im Bereich KI/GenAI
  • Kenntnisse und Interesse an GenAI-Technologien und deren Anwendung in diversen Geschäftsprozessen
  • Ausgeprägte Fähigkeit zum konzeptionellen und analytischen Denken sowie zur eigenständigen Problemlösung
  • Erfahrung in praxisbezogenen Programmierprojekten von Vorteil
  • Freude an der Zusammenarbeit im Team
  • Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
  • Kreativität, Motivation, Engagement und Eigeninitiative

 

Eine begleitende Promotion im Rahmen des Projekts wird angestrebt. Das KIT setzt sich für die Gleichstellung von Frauen und Männern ein und freut sich daher besonders über Bewerbungen von Frauen. Bei gleicher Eignung werden Bewerber/innen mit Schwerbehinderung bevorzugt berücksichtigt.

Bitte sende deine Bewerbungsunterlagen in elektronischer Form an office-ise∂iism.kit.edu. Bei Fragen stehen Prof. Dr. Christof Weinhardt (weinhardt∂kit.edu), Dr. Leo Semmelmann (leo.semmelmann∂kit.edu) und Thimo Schulz (thimo.schulz∂kit.edu) jederzeit gerne zur Verfügung.