Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (w/m/d) – Doktorand/in – Computer Vision und KI für die bildbasierte Batterieanalytik

Bewerbungsfrist: 31.08.2026

Anbieter

Juniorprofessur für Artificial Intelligence and Digitalization for Batteries

Unser Profil

Als größte universitäre Arbeitsgruppe Deutschlands im Bereich Batterietechnologie und Systemintegration zählt das ISEA an der Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik der RWTH Aachen zu den international führenden Forschungseinrichtungen dieses zukunftsweisenden Feldes. Themen wie die Digitalisierung sowie die KI-gestützte Modellierung und Optimierung von Batteriesystemen bilden dabei einen zentralen Schwerpunkt der weltweit anerkannten Forschungskompetenz des Instituts.

Unser Ziel ist es, die Qualität, Sicherheit und Lebensdauer moderner Batteriezellen durch innovative Mess-, Analyse- und Diagnoseverfahren zu verbessern. Hierzu untersuchen wir Batterien unterschiedlicher Zellchemien und Bauformen und verbinden experimentelle Methoden mit moderner Datenanalyse, Computer Vision und Machine Learning.

Bildgebende Verfahren wie die Röntgen-Computertomographie ermöglichen detaillierte Einblicke in den inneren Aufbau von Batteriezellen und machen strukturelle Abweichungen, Defekte und Alterungsprozesse sichtbar. Durch die automatisierte Analyse zwei- und dreidimensionaler Bilddaten entwickeln wir neue Methoden zur intelligenten Qualitätsbewertung und zur besseren Charakterisierung von Batteriezellen.

Ein besonderes Highlight für unsere Mitarbeitenden ist das 2022 eröffnete Center for Ageing, Reliability and Lifetime Prediction of Electrochemical and Power Electronic Systems (CARL) auf dem Campus Melaten. Auf über 5000 m² modernster Büro- und Laborflächen stehen ideale Bedingungen für interdisziplinäre Spitzenforschung bereit. Über 150 Wissenschaftler/innen arbeiten hier eng vernetzt an der gesamten Wertschöpfungskette – von der Materialforschung über die Produktion und Zellcharakterisierung bis hin zur KI-basierten Datenanalyse.

Was wir bieten

• Herzliches und kollegiales Umfeld an einer der weltweit renommiertesten Forschungseinrichtungen im Bereich Batterietechnologie
• Steilen Wissenszuwachs in einem dynamisch wachsenden Zukunftsmarkt (Batterien, KI, Elektromobilität, Energiespeicher)
• Optimales Forschungsumfeld mit hochmoderner Infrastruktur und engem Bezug zur industriellen Praxis
• Aktive Mitwirkung in der universitären Lehre und Nachwuchsförderung (z. B. Betreuung von Bachelor- und Masterarbeiten)
• Möglichkeit zur Promotion an der RWTH Aachen in einem wissenschaftlich exzellenten Umfeld bei Prof. Dr.-Ing. Weihan Li

Bitte schicken Sie Ihre vollständigen Bewerbungsunterlagen (Cover-Letter, CV & relevante Zeugnisse (insbes. Noten im Studium)) an unsere Mailadresse: weihan.li@isea.rwth-aachen.de.

Ihr Profil

Sie interessieren sich für Computer Vision und künstliche Intelligenz und möchten moderne Methoden auf eine gesellschaftlich relevante Anwendung übertragen? Sie arbeiten gerne mit komplexen Daten, entwickeln eigene Lösungsansätze und möchten im Rahmen einer Promotion wissenschaftlich wachsen?

Dann bringen Sie idealerweise Folgendes mit:

• Sehr gut abgeschlossenes Hochschulstudium (Master oder vergleichbar), beispielsweise in Informatik, Data Science, Elektrotechnik, Maschinenbau, Physik oder einem verwandten Fach
• Gute Programmierkenntnisse, insbesondere in Python
• Erste Erfahrungen mit Machine Learning, Computer Vision, Bildverarbeitung oder datengetriebener Modellierung
• Interesse an der Analyse zwei- und dreidimensionaler wissenschaftlicher Bilddaten
• Freude daran, sich in neue Themen wie Batterietechnologie und Röntgen-Computertomographie einzuarbeiten
• Hohe Motivation, Eigeninitiative und eine strukturierte, selbstständige Arbeitsweise
• Freude an interdisziplinärer Zusammenarbeit sowie an Projekten mit Wissenschafts- und Industriepartner/innen
• Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift; Deutschkenntnisse sind von Vorteil

Ihre Aufgaben

In Ihrer Tätigkeit entwickeln Sie moderne Methoden aus Computer Vision und Machine Learning für die automatisierte Analyse von Batteriebilddaten. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf zwei- und dreidimensionalen Röntgen-CT-Daten; darüber hinaus können weitere bildbasierte Messverfahren in die Forschung einbezogen werden. Sie bereiten umfangreiche Bilddatensätze auf, entwickeln und trainieren datengetriebene Modelle und untersuchen neue Ansätze zur Segmentierung, Merkmalsextraktion, Anomalieerkennung und automatisierten Bewertung von Batteriezellen. Ziel ist es, den inneren Aufbau von Batteriezellen besser zu verstehen sowie strukturelle Auffälligkeiten, Qualitätsmerkmale und Veränderungen zuverlässig zu erkennen. Gemeinsam mit Expertinnen und Experten aus Batterietechnik und Materialwissenschaften untersuchen Sie außerdem, wie sich bildbasierte Informationen mit elektrischen, thermischen oder elektrochemischen Messdaten verbinden lassen. Ihre entwickelten Methoden validieren Sie anhand realer experimenteller Daten und diskutieren die Ergebnisse im Austausch mit Partnern aus Wissenschaft und Industrie. Sie erhalten die Möglichkeit, eigene Forschungsideen einzubringen und Ihre methodischen Schwerpunkte im Verlauf der Promotion weiterzuentwickeln. Ihre Ergebnisse präsentieren Sie auf wissenschaftlichen Konferenzen und veröffentlichen diese in internationalen Fachzeitschriften. Mit Ihrer Arbeit leisten Sie einen direkten Beitrag zur Entwicklung intelligenter Prüfverfahren sowie zu sichereren, zuverlässigeren und nachhaltigeren Batteriezellen.

Unser Angebot

Die Einstellung erfolgt im Beschäftigtenverhältnis.
Die Stelle ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt zu besetzen und befristet auf 2 Jahre.
Eine Möglichkeit zur Verlängerung auf insgesamt 5 Jahre bis zur Promotion ist vorgesehen und erwünscht.
Die befristete Beschäftigung erfolgt im Rahmen der Befristungsmöglichkeiten des Wissenschaftszeitvertragsgesetzes.
Es handelt sich um eine Vollzeitstelle.
Eine Promotionsmöglichkeit besteht.
Die Eingruppierung richtet sich nach dem TV-L.
Die Stelle ist bewertet mit EG 13 TV-L.

Über uns

Die RWTH ist als familiengerechte Hochschule zertifiziert.
Die RWTH bietet im Rahmen eines Universitären Gesundheitsmanagements eine Vielzahl von Gesundheits-, Beratungs- und Präventionsangeboten (z. B. Hochschulsport) an. Für Tarifbeschäftigte und Beamtinnen und Beamte besteht ein umfangreiches Weiterbildungsangebot und die Möglichkeit, ein Jobticket zu erwerben.
Die Stellenausschreibung richtet sich an alle Geschlechter.
Wir wollen an der RWTH Aachen University besonders die Karrieren von Frauen fördern und freuen uns daher über Bewerberinnen.
Frauen werden bei gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt berücksichtigt, sofern sie in der Organisationseinheit unterrepräsentiert sind und sofern nicht in der Person eines Mitbewerbers liegende Gründe überwiegen.
Bewerbungen geeigneter schwerbehinderter Menschen sind ausdrücklich erwünscht.
Im Sinne der Gleichbehandlung bitten wir Sie, auf ein Bewerbungsfoto zu verzichten.
Unter https://www.rwth-aachen.de/bewerbung/dsgvo-information finden Sie Informationen zur Erhebung personenbezogener Daten nach den Artikeln 13 und 14 der Datenschutz-Grundverordnung (DS-GVO).

Bewerbung

Kontakt

Prof. Dr. Weihan Li

WorkTelefon: +49 241 80 49415