Wissenschaftlicher Mitarbeiter (w/m/d) für das Gebiet Smart Operations & Smart Data – Simulation, KI

Wissenschaftliche Mitarbeiterin oder Wissenschaftlicher Mitarbeiter (w/m/d) für das Gebiet Smart Operations & Smart Data – Simulation, KI und Supply Chain Networks Ihre Aufgaben: Sie entwickeln Simulationsmodelle für Produktions-, Logistik- und Supply-Chain-Systeme und koppeln diese mit Echtzeitdaten aus der Smart Factory des TTZ. Sie setzen Methoden der Datenanalyse und der künstlichen Intelligenz ein, etwa für Nachfrageprognosen, Engpass- und Anomalieerkennung sowie die Optimierung von Material- und Transportflüssen.

Sie führen virtuelle Wertstromanalysen sowie Risiko-, Resilienz- und Stresstests von Wertschöpfungsnetzwerken durch und leiten daraus Verbesserungen im Sinne von Lean Management und Operational Excellence ab. Sie bearbeiten Fragestellungen nachhaltiger und transparenter Lieferketten, z. B. zu digitalen Produktpässen, Track & Trace und Blockchain-basierten Herkunftsnachweisen. Sie begleiten regionale Unternehmen in Transfer- und Beratungsprojekten und konzipieren Weiterbildungsformate für Fach- und Führungskräfte.

Sie entwickeln interdisziplinäre Lehr- und Projektformate mit, erstellen Lehrmaterialien und betreuen studentische Teams fachlich und methodisch bei praxisnahen Projekten. Sie übernehmen Koordinationsaufgaben in Projekten, etwa Planung, Evaluation und Berichtswesen, und stimmen sich mit Partnern innerhalb und außerhalb der Hochschule ab.

Ihr Profil:

Promotionsqualifizierender Hochschulabschluss (Master oder Diplom [Univ.]) im Bereich Wirtschaftsingenieurwesen, Logistik bzw. Supply Chain Management, Wirtschafts-informatik, Data Science, Betriebswirtschaft mit quantitativem Schwerpunkt oder einer vergleichbaren Fachrichtung. Fundierte Kenntnisse im Produktions- und Logistikmanagement sowie im Lean Management bzw. in der Wertstromanalyse.

Erfahrung in Datenanalyse und Machine Learning (z. B. mit Python) und idealerweise mit Werkzeugen zur Materialfluss- oder Supply-Chain-Simulation (z. B. AnyLogic, Plant Simulation). Interesse für digitale Zwillinge und Industrial-Metaverse-Technologien; Kenntnisse in ERP- und MES-Systemen, Blockchain oder Nachhaltigkeitsbewertung sind von Vorteil. Erfahrung im Projektmanagement und Freude an der Zusammenarbeit mit Unternehmen, Studierenden sowie Kolleginnen und Kollegen unterschiedlicher Disziplinen.

Sicheres Auftreten, Präsentationsfreude, selbstorganisierte, gewissenhafte und teamorientierte Arbeitsweise. Sehr gute Deutschkenntnisse (mindestens C1) sowie gute Englischkenntnisse. Bereitschaft, zwischen den Standorten Neu-Ulm, Leipheim und Günzburg sowie zu Partnerunternehmen zu reisen.

Wir bieten:

Ein Arbeitsumfeld in einer realen Smart Factory, in dem Sie neue Technologien wie digitale Zwillinge, AR/VR und KI mit aufbauen und praxisnah erproben. Einen modernen Arbeitsplatz mit flexiblen Arbeitszeiten, Homeoffice-Möglichkeiten und umfassendem Gesundheitsmanagement. Die Möglichkeit, eigenverantwortlich an interessanten Wissenschafts- und Forschungsthemen/-projekten zu arbeiten und mitzuwirken. Zahlreiche Fort- und Weiterbildungsmöglichkeiten sowie die Möglichkeit, am internationalen Austausch im Rahmen von Staff Mobility teilzunehmen.

Ein kollegiales Arbeitsumfeld, in dem die Chancengleichheit und Gleichstellung aller Beschäftigten aktiv gefördert werden. Unterstützung bei der Vereinbarkeit von Familie und Beruf, u. a. durch den Dual-Career-Service im Verbund der schwäbischen Hochschulen. Die Zusammenarbeit mit einem breiten Spektrum innovativer Partner aus Lehre, Forschung und Wirtschaft.

Sozialleistungen entsprechend den Regelungen des öffentlichen Dienstes einschließlich der Möglichkeit zusätzlicher Altersversorgung sowie eine Jahressonderzahlung nach den Vorgaben des TV-L. Kostenlose Parkmöglichkeiten und eine sehr gute Anbindung an den öffentlichen Personennahverkehr. Die Beschäftigung erfolgt in einem bis vorerst 30. Juni 2028 befristeten Beschäftigungsverhältnis. Eine Verlängerung des Vertrages wird angestrebt.

Ein Promotionsvorhaben kann angestrebt werden und wird durch das Bayerische Wissenschaftsforum BayWISS unterstützt. Die Vergütung richtet sich nach den tarifrechtlichen Bestimmungen (TV-L). Der Vollzeitarbeitsplatz ist grundsätzlich auch für Teilzeitkräfte geeignet, soweit eine ganztägige Besetzung durch Jobsharing gewährleistet wird. Menschen mit Schwerbehinderung werden bei ansonsten im Wesentlichen gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt eingestellt.

Die Berücksichtigung ausländischer Bildungsabschlüsse setzt einen Nachweis der Gleichwertigkeit voraus. Stellenanzeige automatisch mit KI zusammengefasst