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Wissenschaftliche:n Mitarbeiter:in im Lehrgebiet Energiewirtschaft(m/w/x)
Modellierung von Workflows zur Analyse von Transformationspfaden der Energiewende mit Optimierungsverfahren. Abgeschlossenes Masterstudium in quantitativen Ingenieur-/Wirtschaftswissenschaften oder MINT-Fächern erforderlich. Mobiles Arbeiten, umfangreiche Fort- und Weiterbildungsangebote.
Requirements
- Hochschulstudium (Master/Diplom) in Ingenieur-/Wirtschaftswissenschaften mit quantitativem Modellierungsbezug (z.B. Wirtschaftsingenieurwesen, Umwelttechnik, quantitative VWL, Management) oder Mathematik/Naturwissenschaften (z.B. Mathematik, Physik, Informatik)
- Strukturierte und analytische Denkweise; Fähigkeit zur eigenständigen und Teamarbeit
- Sehr gute Kommunikations-, Präsentations- und Schreibfähigkeiten
- Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift; Deutschkenntnisse von Vorteil
- Interesse an interdisziplinären Fragestellungen der Energiewirtschaft und Energiepolitik
- Kenntnisse in Operations Research und Programmierung (z.B. Python, GAMS, Julia) von Vorteil
Tasks
- Entwicklung und Anwendung von Optimierungsverfahren
- Modellierung von Workflows zur Analyse von Transformationspfaden
- Analyse von Transformationspfaden der Energiewende
- Entwicklung und Umsetzung wissenschaftlicher Forschungsideen
- Zusammenarbeit mit Kolleg:innen am Lehrstuhl
- Zusammenarbeit mit Projektpartnern im OPTIMA-Verbund
- Veröffentlichung von Forschungsergebnissen in Fachzeitschriften
- Präsentation auf Konferenzen
- Anfertigung einer Promotion
- Betreuung von Bachelorarbeiten
- Betreuung von Masterarbeiten
Education
- Master's degree
Languages
- English – Business Fluent
- German – Basic
Tools & Technologies
- Python
- GAMS
- Julia
Benefits
Diverse Work
- Anspruchsvolle und abwechslungsreiche Aufgaben
Purpose-Driven Work
- Hohes Maß an Eigenverantwortung
Learning & Development
- Umfangreiche Fort- und Weiterbildungsangebote
Flexible Working
- Flexible Arbeitsmöglichkeiten
- Mobiles Arbeiten
- Telearbeit
- Möglichkeit der Teilzeitbeschäftigung
Family Support
- Unterstützung Vereinbarkeit Familie/Beruf
Childcare
- Kindernotfallbetreuung
Informal Culture
- Engagiertes und wertschätzendes Team
Mentorship & Coaching
- Strukturierte und qualifizierte Einarbeitung
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Full-time/Part-timeWith HomeofficeNot specifiedDortmund - FernUniversität in Hagen
Wissenschaftliche:n Mitarbeiter:in im Lehrgebiet Neuere deutsche Literaturwissenschaft und Medienästhetik(m/w/x)
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Wissenschaftliche:n Mitarbeiter:in im Lehrgebiet Energiewirtschaft(m/w/x)
Modellierung von Workflows zur Analyse von Transformationspfaden der Energiewende mit Optimierungsverfahren. Abgeschlossenes Masterstudium in quantitativen Ingenieur-/Wirtschaftswissenschaften oder MINT-Fächern erforderlich. Mobiles Arbeiten, umfangreiche Fort- und Weiterbildungsangebote.
Requirements
- Hochschulstudium (Master/Diplom) in Ingenieur-/Wirtschaftswissenschaften mit quantitativem Modellierungsbezug (z.B. Wirtschaftsingenieurwesen, Umwelttechnik, quantitative VWL, Management) oder Mathematik/Naturwissenschaften (z.B. Mathematik, Physik, Informatik)
- Strukturierte und analytische Denkweise; Fähigkeit zur eigenständigen und Teamarbeit
- Sehr gute Kommunikations-, Präsentations- und Schreibfähigkeiten
- Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift; Deutschkenntnisse von Vorteil
- Interesse an interdisziplinären Fragestellungen der Energiewirtschaft und Energiepolitik
- Kenntnisse in Operations Research und Programmierung (z.B. Python, GAMS, Julia) von Vorteil
Tasks
- Entwicklung und Anwendung von Optimierungsverfahren
- Modellierung von Workflows zur Analyse von Transformationspfaden
- Analyse von Transformationspfaden der Energiewende
- Entwicklung und Umsetzung wissenschaftlicher Forschungsideen
- Zusammenarbeit mit Kolleg:innen am Lehrstuhl
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Benefits
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- Hohes Maß an Eigenverantwortung
Learning & Development
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Flexible Working
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About the Company
FernUniversität in Hagen
Industry
Education
Description
Die FernUniversität in Hagen ist die einzige staatliche Fernuniversität im deutschen Sprachraum und bietet flexible Studienmöglichkeiten.
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Wissenschaftliche:r Mitarbeiter:in(m/w/x)
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