Job Description

Job Type


Praxispromotion



Befristung auf drei Jahre (mit der Möglichkeit der Verlängerung)


Location


Leipzig, Germany


Workspace


50% an der HTWK, 50% bei Optimax Energy



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Über uns

Bei Optimax Energy entwickeln wir seit über 10 Jahren smarte Lösungen für automatisierte Handelssysteme und fördern aktiv den Übergang zu grüner Energie. Damit sind wir führend im internationalen Stromhandel.



Unser kulturell vielfältiges Team teilt eine gemeinsame Vision: Wir glauben, dass wir Außergewöhnliches erreichen können, wenn wir uns frei entfalten. Deshalb fördern wir kreative Freiräume, eine gesunde Work-Life-Balance und eine Kultur der Wertschätzung und Chancengleichheit.



In Zusammenarbeit mit der

HTWK Leipzig

bieten wir im Rahmen des

Pro.Motion-Programms

eine

hybride Promotionsstelle

an – an der

Schnittstelle von Data Engineering, Automatisierung und angewandter KI

. In dieser Rolle gestaltest, erforschst und bewertest du neue Ansätze zur Integration komplexer Datensysteme im Energiehandel.



Die Stellenanzeige der Universität findest du

HIER

.

Darüber kannst du ebenso das dedizierte Online-Formular der HTWK für deine Bewerbung (bis zum 05.10.2025) finden.

Dein Forschungsthema

In datengetriebenen Unternehmen wie Optimax Energy ist die zuverlässige, nachvollziehbare und effiziente Integration großer, heterogener Datenmengen entscheidend – insbesondere vor dem Hintergrund steigender regulatorischer Anforderungen und hoher Marktdynamik. Ziel ist es, ein zuverlässiges, wartbares und effizientes Framework für Data Engineering zu entwerfen und zu testen, das die Integration heterogener Datenquellen im Energiehandel deutlich vereinfacht.



Das Projekt erkennt das Potenzial von Large Language Models (LLMs) zur Zielerreichung an, legt jedoch besonderen Wert auf eine

kritische und explorative Bewertung

ihrer tatsächlichen Wirksamkeit.



Erwartete Ergebnisse der Forschung sind unter anderem:



Entwicklung und Validierung einer Low-/No-Code-Schnittstelle für Datenintegrationsaufgaben Implementierung (halb-)automatisierter Dokumentationsmethoden zur Verbesserung von Transparenz und Wartbarkeit Erhöhung des Automatisierungsgrads in Datenprozessen, um Systemautonomie und Verlässlichkeit zu stärken Klare Erkenntnisse darüber, inwieweit LLMs und andere KI-basierte Ansätze Aufgaben wie Parsing, Mapping oder Anomalie-Erkennung sinnvoll unterstützen Praktische Leitlinien für eine effektive Mensch-KI-Kollaboration mit nachvollziehbaren Ergebnissen und steuerbaren Interaktionen zwischen Fachexpert:innen und automatisierten Systemen




Du arbeitest an der Schnittstelle zwischen Forschung und Praxis: Du testest Hypothesen in einer realen Datenlandschaft, arbeitest eng mit Engineering-, Analytics- und Produktteams zusammen und trägst aktiv dazu bei, wie Daten bei Optimax genutzt und verstanden werden.

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Deine Verantwortung

Analyse und kontinuierliche Verbesserung bestehender Data-Engineering-Praktiken zur Sicherstellung robuster, skalierbarer und wartbarer Datenworkflows Eigenständige Durchführung von Anforderungsanalysen und Aufnahme von Stakeholder-Feedback Formulierung klarer, ergebnisorientierter Ziele und Validierung dieser durch Experimente und Prototypen Regelmäßige Präsentation von Forschungsergebnissen und Projektupdates vor internen Stakeholdern Unterstützung des Wissenstransfers im Team durch Dokumentation, Präsentationen und Workshops Enge Zusammenarbeit mit verschiedenen Teams, um Forschungsergebnisse in die betriebliche Umsetzung zu überführen #

Das bringst du mit

Wir suchen jemanden, der an der Schnittstelle von Forschung, Technik und Zusammenarbeit aufblüht – neugierig, pragmatisch und motiviert, Lösungen mit echtem Impact zu gestalten.

Must-Haves

Solides Verständnis von und praktische Erfahrung im Umgang mit SQL und tabellarischen Daten Erfahrung mit Versionskontrollsystemen (z. B. Git) sowie grundlegende Kenntnisse in Softwareentwicklung Ausgeprägte analytische Fähigkeiten und systemisches Denkvermögen Praktische Erfahrung aus Projekten im Bereich Data Engineering oder Data Science – z. B. durch berufliche Tätigkeit, Forschung, Praktika oder wissenschaftliche Arbeiten Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift Hohes Maß an Selbstständigkeit, Eigenorganisation und Verantwortungsübernahme Fähigkeit, komplexe Inhalte strukturiert und zielgruppenorientiert zu kommunizieren Freude an Problemlösungen und proaktivem Einbringen neuer Ideen

Nice-to-Haves

Erfahrung mit Prompt Engineering oder Experimenten mit LLMs/KI-Agenten Grundverständnis von Java, R oder CI/CD-Pipelines Kenntnisse in Wissensrepräsentation (z. B. semantische Modellierung, Ontologien) Erfahrung mit MLOps-Prozessen Fähigkeit, Wissen an andere weiterzugeben (z. B. durch Dokumentation oder interne Schulungen) #

Das bieten wir

Gesundheit & Wohlbefinden:

Täglich frisch gekochtes Mittagessen Massagen und Pilates im Büro EGYM Wellpass Sport- und Mobilitätsangebote, wie Zuschüsse für ein neues Fahrrad

Flexible Arbeitsgestaltung und Vergünstigungen:

30 Tage bezahlter Urlaub Flexibilität in den Arbeitszeiten Zusätzlicher Urlaub für die Flitterwochen Zuschüsse für Kinderbetreuung

Teamkultur und Arbeitsatmosphäre:

Regelmäßige Teamevents (Game Night, Tischtennisturnier, Ausflüge, etc.) Arbeit in einem missionsorientierten, internationalen Team, das Vielfalt und Gleichberechtigung schätzt Arbeitsatmosphäre mit offenen Türen und flachen Hierarchien

Berufliche Entwicklung und Weiterbildung:

Selbstständigkeit und Verantwortung in der Projektbearbeitung * 10% der wöchentlichen Arbeitszeit für persönliche und professionelle Weiterentwicklung