Das KIT ist eine von elf Exzellenzuniversitäten in Deutschland. Von der Grundlagenforschung bis zur Anwendung zeichnet sich das KIT durch ein breites Spektrum an Disziplinen aus, d.h. in den Natur-, Ingenieur- und Wirtschaftswissenschaften sowie in den Geistes- und Sozialwissenschaften. Die KIT-Forschungsgruppe "Dependability of Software-intensive Systems" (DSiS) am Institut für Informationssicherheit und Verlässlichkeit (KASTEL) beschäftigt sich mit der Erforschung neuer Entwurfs- und Analyseverfahren für verlässliche Software-intensive technische Systeme.

ABB ist ein weltweit führendes Technologie-Unternehmen, das die Transformation von Gesellschaft und Industrie vorantreibt, um eine produktivere und nachhaltigere Zukunft zu erreichen. Durch die Verknüpfung von Software mit seinem Elektrifizierungs-, Robotik-, Automatisierungs- und Antriebsportfolio verschiebt ABB die Grenzen der Technologie, um die Leistung auf ein neues Niveau zu bringen. Bei ABB Corporate Research erforschen wir neue Technologien und innovative Methoden, um die Stärken des Kerngeschäfts von ABB, einem Unternehmen mit einer langen Innovations- und Technologiegeschichte, zu stärken. Die Softwarearchitektur-Forschungsgruppe des ABB Corporate Research Center Deutschland setzt aktuelle wissenschaftliche Erkenntnisse und technologische Entwicklungen in Prototypen zukünftiger Produkte und Systeme um.

Die hier ausgeschriebene Stelle bietet durch die Einbettung in die KIT-Forschungsgruppe und die ABB-Forschungsgruppe eine einzigartige Möglichkeit, ein industrie-relevantes Thema zu bearbeiten, mit realen Modellen und Daten von einem der globalen Marktführer in der Automatisierungstechnik zu forschen und gleichzeitig auf Kompetenzen und Ressourcen einer der führenden Software-Architekturforschungsgruppen der Welt zurückgreifen zu können. Gerade diese Einbettung in zwei Forschungsgruppen bietet in der Kombination eine besondere Chance für die wissenschaftliche Entwicklung in der Software-Technik und einer Laufbahn hin zu einer leitenden Rolle in Forschung und Entwicklung nach der Promotion.

• Sie betreiben wissenschaftliche Forschung zu intelligenten (z.B. KI-basierten) Entwurfs- und Analyseverfahren für industrielle Cloud-native Softwarearchitekturen.
• Sie arbeiten an der Herausforderung, Architekturmodelle für Evaluierungen zur Entwurfszeit, Simulationen, Laufzeitoptimierungen und Wartungsaufgaben zu nutzen, um die modellierten Systeme zu verbessern.
• Sie entwickeln neuartige Ansätze zur Reduzierung der Konfigurationskomplexität von Cloud-nativen Infrastrukturen für Container-Orchestrierungssysteme speziell für große verteilte Kontrollsysteme.
• Sie tragen mit Ihrer wissenschaftlichen Arbeit zu einem "DevOps for Industrial Automation"-Ansatz bei, der kürzere Update-Zyklen auf robuste Weise ermöglicht.
• Sie nehmen an Forschungsprojekten von ABB Corporate Research teil, die von ABB-Entwicklungseinheiten unterstützt werden.
• Sie befragen ABB-Softwarearchitekten nach Anforderungen und Design-Constraints und implementieren Ihre neuartigen Konzepte mit den neuesten Modellierungsframeworks des KIT.
• Sie bauen Prototypen, um Ihre Ideen zu validieren, und führen empirische Untersuchungen durch, um Ihre Konzepte für einen reibungslosen Technologietransfer in Softwareentwicklungseinheiten anzupassen.

Die Möglichkeit zur Promotion ist bei Erfüllung der Zulassungsvoraussetzungen der Fakultät für Informatik des KIT gegeben.

• Sie verfügen über einen MSc. oder einen gleichwertigen Abschluss in Informatik, Softwaretechnik oder einem verwandten Bereich.
• Nachgewiesene akademische Erfahrung und/oder Berufserfahrung im Bereich Softwarearchitektur und Cloudnative Technologien sind von Vorteil.
• Wir schätzen kulturübergreifende Kommunikationsfähigkeiten, Kreativität, Initiative, Enthusiasmus und Ergebnisorientierung, um Ihre Innovationen in neue Produkte und digitale Angebote einfließen zu lassen.
• Sie haben praktische Erfahrung in objektorientiertem Softwaredesign und -entwicklung (z.B. C, C++, C#, Java, Python).
• Sie haben Erfahrungen mit dem Einsatz von KI-Methoden, insbesondere „Large-Language-Models“, oder sind bereit, sich diese anzueignen.
• Sie haben Erfahrung mit modellbasierter oder modellgetriebener Softwareentwicklung (z. B. UML, OCL, DSLs, EMF, Modelltransformations-Frameworks, Digital Twins) oder sind bereit, sich diese anzueignen.
• Fachkenntnisse in einem der folgenden Bereiche sind von Vorteil: Kenntnisse in Virtualisierungs- und Containertechnologien (z.B. Docker, Kubernetes, WebAssembly, ...), Infrastructure-as-Code (Ansible, Terraform, ...), Fachkenntnisse in Prozessautomatisierung, Erfahrungen mit schlanken/agilen Softwareentwicklungsprozessen (z.B. Scrum, Kanban).
• Sehr gute Englischkenntnisse sind erforderlich.