Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in im Bereich Globale Energiesystemmodellierung (m/w/d)
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Stuttgart
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Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in im Bereich Globale Energiesystemmodellierung (m/w/d)
Stuttgart
Aktualität: 31.01.2026
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31.01.2026, Universität Stuttgart
Stuttgart
Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in im Bereich Globale Energiesystemmodellierung (m/w/d)
Aufgaben:
Globale Klimaschutzziele stellen das Energiesystem vor tiefgreifende Herausforderungen. Digitalisierung aber auch der Bedarf an Low-Emission-Technologies (z. B. im Bereich der Mobilität) zur Erreichung von Klimazielen führen zu einem Strukturwandel, der das Energiesystem maßgeblich beeinflussen wird. Dies umfasst insbesondere die Verfügbarkeit der Materialien (insb. die kritischer Materialien), die veränderte Energienachfrage für die Herstellung von Low-Emission-Technologies und allgemein die Digitalisierung (z. B. durch Rechenzentren u. a.), was einzeln aber vor allem auch in Kombination eine Herausforderung für ein nachhaltiges Energiesystem darstellt.
Ihre Aufgabe besteht darin, diese Rück- und Wechselwirkungen des Strukturwandels in ein globales Energiesystem zu integrieren und die Effekte im Rahmen einer Szenarienanalyse zu untersuchen.
Weiterentwicklung des Energiesystemmodells TIAM
Bewertung von Transformationspfaden für das gesamte Energiesystem oder einzelner Teilbereiche (z. B. Wärmemarkt, Industrie, Mobilität, Wasserstoff etc.)
Mitarbeit in nationalen und internationalen Forschungsprojekten rund um die Energiewende
Präsentation von Forschungsergebnissen auf nationalen und internationalen Fachtagungen und Konferenzen sowie Publikation wissenschaftlicher Artikel in Fachzeitschriften
Teilnahme an Workshops des Energy Technology Systems Analysis Program (ETSAP)
Qualifikationen:
Die Möglichkeit zur Promotion ist gegeben und explizit erwünscht.
Globale Energiesystemmodellierung
Was Sie mitbringen:
Abschluss M.Sc. in der Fachrichtung Energie- oder Umweltschutztechnik, Elektrotechnik, Bauingenieurwesen, Maschinenbau oder in vergleichbaren Studiengängen
Kenntnisse in der Programmierung bzw. sicherer Umgang mit Python
Erste Erfahrung in der Entwicklung und Anwendung von Simulations- und Optimierungsmodellen wünschenswert
Intrinsische Neugierde und Interesse bzw. Freude am selbstständigen wissenschaftlichen Arbeiten
Sehr gute Deutschkenntnisse für den Austausch mit Projektpartnern und der Öffentlichkeit
Berufsfeld
Technische Berufe, Ingenieurwesen
Öffentlicher Dienst, Verwaltung
Techn. Entwicklung, Konstruktion
Forschung, Lehre
Standorte
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