Ihre Bewerbungsdaten
Egal, ob Sie eine Stelle für den Berufseinstieg suchen oder bereits Berufserfahrung mitbringen:
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Informationen zur Stelle
Stelle:
Fakultät V - Verkehrs- und Maschinensysteme, Institut für Maschinenkonstruktion und Systemtechnik - Methoden der Produktentwicklung und Mechatronik
Unternehmen:
Technische Universität Berlin
Anforderungen:
Sehr gute Kenntnisse im Bereich Maschinenbau, Elektrotechnik, Mechatronik, Informatik oder Energietechnik
Grundkenntnisse in Elektromobilität, Energiemanagementsystemen oder Ladeinfrastruktur
Erfahrung in der Datenanalyse mit Python, MATLAB und Excel
Erfahrung mit technischer Dokumentation
Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift.
Kann-Kriterien:
Erste Erfahrungen in den Bereichen Vehicle-to-Grid (V2G), Smart Charging, Nachhaltigkeit und digitalen Energiesystemen
Selbstständige, strukturierte und teamorientierte Arbeitsweise
Hinweise zur Bewerbung
Aufgaben:
Im europäischen Forschungsprojekt "NEVERFLAT" wird eine intelligente, bidirektionale und energieeffiziente Ladeinfrastruktur für Elektrofahrzeuge entwickelt und demonstriert. Diese Vehicle-to-Grid (V2G)-Lösung ermöglicht netzintegratives Laden und Entladen, stärkt die Netzstabilität und fördert die Integration erneuerbarer Energien. Ziel ist die Erprobung verschiedener Lade- und Entladeszenarien, die Analyse technischer, wirtschaftlicher und sozialer Effekte sowie die Ableitung von Empfehlungen für künftige Smart-Charging-Konzepte.
Unterstützung bei der Installation und Inbetriebnahme von bidirektionalen DC-Ladegeräten (20%)
Unterstützung bei der Entwicklung und Durchführung von Testprotokollen für verschiedene V2G-Use-Cases (30%)
Unterstützung bei der Erfassung und Analyse von Betriebsdaten (Ladeleistung, Batteriezustand, Energieflüsse) (10%)
Unterstützung bei der Validierung der Use-Cases hinsichtlich Effizienz, Batterieauswirkung und Netzstabilität (10%)
Unterstützung bei der Bewertung der Nutzerakzeptanz und sozialer Implikationen im Pilotprojekt (20%)
Unterstützung bei der redaktionellen Bearbeitung wissenschaftlicher Texte (10%)