Gruppenleitung AI, Machine Learning & MLOps für Prognosesysteme

Das Fraunhofer IEE in Kassel forscht in den Bereichen Energiewirtschaft und Energiesystemtechnik mit den Schwerpunkten: Energieinformatik, Energiemeteorologie und Geoinformationssysteme, Energiewirtschaft und Systemdesign, Energieverfahrenstechnik und -speicher, Netzplanung und Netzbetrieb, Netzstabilität und Stromrichtertechnik sowie thermische Energietechnik. Rund 450 Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler, Angestellte, Studentinnen und Studenten entwickeln Lösungen für die Energiewende und erwirtschaften rund 38 Mio. Euro Erträge pro Jahr. Du möchtest die Umsetzung der Energiewende mitgestalten und an der Schnittstelle von Wissenschaft und Wirtschaft arbeiten? Im Innovationsfeld »Prognosesysteme 4.0« entwickeln wir als interdisziplinäres Forschungsteam innovative, Machine-Learning-basierte Prognoseverfahren für die Energiewirtschaft. Unser Fokus liegt auf der Entwicklung, dem Betrieb und der Skalierung intelligenter Prognosesysteme für hunderttausende bis Millionen von Energieanlagen. Dabei verbinden wir Machine Learning, skalierbare Softwareinfrastrukturen und energiewirtschaftliche Anwendungen, um die Digitalisierung und Automatisierung des Energiesystems voranzutreiben. Hier sorgst Du für Veränderung Die ausgeschriebene Stelle umfasst die fachliche und disziplinarische Leitung eines agilen Teams im Bereich MLOps sowie die aktive Mitgestaltung skalierbarer KI- und Prognosesysteme für die Energiewende. Sie arbeiten dabei eng mit weiteren Fach- und Führungskräften in abteilungsübergreifenden Forschungs- und Entwicklungsteams zusammen. Im Zuge der Weiterentwicklung unserer Organisationsstruktur arbeiten Teams und thematische Innovationsfelder eng zusammen. Partizipative Führung, Eigenverantwortung und die Zusammenarbeit in agilen Teams sind dabei zentrale Bestandteile unserer Führungskultur. Disziplinarische Führung und Weiterentwicklung eines agilen Teams von wissenschaftlichen und technischen Mitarbeitenden mit Fokus auf die Operationalisierung skalierbarer, robuster und souveräner KI- und Machine-Learning-Verfahren für Anwendungen in der Energiewirtschaft Fachliche Mitgestaltung der MLOps-Architektur sowie der Konzeption und Weiterentwicklung skalierbarer Plattformen und Infrastrukturen für den zuverlässigen Betrieb von KI- und Machine-Learning-VerfahrenMitgestaltung unseres agilen Transformationsprozesses als Führungskraft Begleitung und Förderung der Mitarbeitenden im Rahmen ihrer fachlichen und persönlichen Weiterentwicklung durch Mentoring, Coaching und regelmäßiges Feedback Hiermit bringst Du Dich ein Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium der Fachrichtungen Informatik, Data Science, Mathematik, Physik oder ähnlicher Fachrichtungen; abgeschlossene Promotion wünschenswert Hohes Interesse an energiewirtschaftlichen Fragestellungen sowie an Machine Learning, MLOps und der Skalierung von KI-Systemen im Kontext der Energiewende Einschlägige Erfahrung bei der erfolgreichen Akquise und Leitung von Projekten im nationalen und internationalen Kontext Leidenschaft und Motivation, die persönliche Karriereentwicklung von Mitarbeitenden zu gestalten und durch Maßnahmen wie Coaching zu unterstützen Praktische Erfahrung mit agilen Arbeitsmethoden und dienender Führung (Servant Leadership) Idealerweise Kontakte zu Fördermittelgebern, Forschungspartnern und der Industrie Sicheres, zuvorkommendes Auftreten, Eigeninitiative, Teamfähigkeit, Kommunikationsbereitschaft, Kundenorientierung, Reisebereitschaft Sehr gute Deutsch- und gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift Was wir für Dich bereithalten Eine abwechslungsreiche Aufgabe in einer national und international renommierten Organisation für anwendungsorientierte Forschung Mit dem FhG-Qualitäts-Siegel „FamilienLogo“ ausgezeichnete Möglichkeiten zur Vereinbarkeit von Familie und Beruf, unter anderem die Nutzung eines Mit-Kind-BüroVerpflichtung zur Charta der Vielfalt – Wir fördern aktiv Vielfalt und Inklusion in allen Bereichen Möglichkeit zur Promotion Flexible Arbeitszeiten und die Möglichkeit zur Arbeit im Home-Office oder im modernen Institutsgebäude mit New Work Konzept in zentraler Lage Ein faires Vergütungssystem mit individuellen leistungsbezogenen Vergütungsbestandteilen und Erfolgsbeteiligung Betriebliche Altersvorsorge (VBL), 30 Tage Urlaub, Jobticket, gute ÖPNV-Anbindung, kostenfreie Parkplätze inkl. leistungsfähige Ladeinfrastruktur für Elektrofahrzeuge mit Vorzugskonditionen für Mitarbeitende, sowie Corporate Benefits Wir wertschätzen und fördern die Vielfalt der Kompetenzen unserer Mitarbeitenden und begrüßen daher alle Bewerbungen – unabhängig von Alter, Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung sowie sexueller Orientierung und Identität. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt. Unsere Aufgaben sind vielfältig und anpassbar – für Bewerber*innen mit Behinderung finden wir gemeinsam Lösungen, die ihre Fähigkeiten optimal fördern. Die wöchentliche Arbeitszeit beträgt 39 Stunden. Die Stelle kann auch in Teilzeit ausgeübt werden, ist zunächst auf 2 Jahre befristet und soll zum nächstmöglichen Zeitpunkt besetzt werden. Wir streben eine längerfristige Zusammenarbeit an. Anstellung, Vergütung und Sozialleistungen basieren auf dem Tarifvertrag für den öffentlichen Dienst (TVöD). Zusätzlich kann Fraunhofer leistungs- und erfolgsabhängige variable Vergütungsbestandteile gewähren. Mit ihrer Fokussierung auf zukunftsrelevante Schlüsseltechnologien sowie auf die Verwertung der Ergebnisse in Wirtschaft und Industrie spielt die Fraunhofer-Gesellschaft eine zentrale Rolle im Innovationsprozess. Als Wegweiser und Impulsgeber für innovative Entwicklungen und wissenschaftliche Exzellenz wirkt sie mit an der Gestaltung unserer Gesellschaft und unserer Zukunft. Bereit für Veränderung? Dann bewirb Dich jetzt, und mach einen Unterschied! Nach Eingang Deiner Online-Bewerbung erhältst Du eine automatische Empfangsbestätigung. Dann melden wir uns schnellstmöglich und sagen Dir, wie es weitergeht. Fragen zu dieser Position beantwortet Dir gerne: Luzie Barten (Recruiting) E-Mail: luzie.barten@iee.fraunhofer.de Tel.: +49 (0) 561 / 7294 - 1672 Fraunhofer-Institut für Energiewirtschaft und Energiesystemtechnik IEE www.iee.fraunhofer.de Kennziffer: 86000 Bewerbungsfrist: 11.11.2026