Doktorand Entwicklung dateneffizienter Optimierungsstrategien fur die funktionale Auslegung (m/w/x)

FORME AUS DEINER LEIDENSCHAFT EINE KARRIERE.

PROMOTION BEI DER BMW GROUP.

Die Dissertation ist ein bedeutsamer Schritt auf dem Weg zu einer wissenschaftlichen Karriere - die du zusammen mit uns gestalten kannst. An der Seite von erfahrenen Mentor:innen hast du die Moglichkeit, deine Leidenschaft und deine wissenschaftliche Kompetenz auf ganz reale Herausforderungen anzuwenden und die Zukunft der Mobilitat mitzugestalten.

Wir, die BMW Group, bieten dir eine spannende und abwechslungsreiche Doktorarbeit im Bereich Fahrzeugkarosserie, bei der du als Doktorand:in unser Team der numerischen Strukturoptimierung begleitest und innovative Methoden sowie IT-Systeme entwickelst, um neueste Algorithmen - insbesondere aus dem Bereich der kunstlichen Intelligenz - in die Serienanwendung zu uberfuhren und so eine effizientere Auslegung der Karosseriestruktur zu ermoglichen.

Was erwartet dich?

• Entwicklung von dateneffizienten Optimierungsstrategien fur die funktionale Auslegung mittels Deep-Kernel-Learning und Graph Attention Networks.
• Eine spannende und fordernde Aufgabe in den Themen Strukturoptimierung und Machine Learning in einem interdisziplinaren Team.
• Beschleunigung von Optimierungsaufgaben mittels KI, z.B. durch Nutzung einer historischen Wissensbasis.
• Entwicklung von Methoden der kunstlichen Intelligenz zur Unterstutzung der Auslegung von Karosseriestrukturen innerhalb unserer FEM-Simulationssysteme.
• Prototypische Implementierung von Programmen zur Nutzung der Verfahren und Methoden.
• Konkrete Anwendung der entwickelten Verfahren fur die funktionsubergreifende Auslegung der Fahrzeugkarosserie.
• Nutzung von koevolutionaren oder hybriden Strategien.

Was bringst du mit?

• Studium der Ingenieurswissenschaften, Mathematik oder eines vergleichbaren Studiengangs.
• Sehr gute Kenntnisse in den Bereichen kunstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Daten- oder Signalverarbeitung.
• Gute Kenntnisse in der Programmierung mit python.
• Gute Kenntnisse im Bereich der Finite-Elemente-Methode (FEM) sind empfehlenswert.
• Kenntnisse im Bereich Auslegung von Karosseriestrukturen sind von Vorteil.
• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse.

Du bist motiviert intelligente Datenaufbereitungsmethoden fur automatisiertes maschinelles Lernen zu schaffen und diese Algorithmen sowohl an realen Auslegungsproblemen als auch an Benchmark-Tests in der Fahrzeugauslegung anzuwenden? Bewirb dich jetzt!

Wenn du es in die nachste Runde schaffst, erhaltst du per E-Mail eine Einladung zu einem Videointerview. Bitte uberprufe regelmaig auch deinen Spam-Ordner.

Hinweis: Bitte bewirb dich ausschlielich online uber unser Karriereportal. Bewerbungen auf anderen Kanalen (insb. auch E-Mail) konnen nicht berucksichtigt werden. Staatsangehorige von Landern auerhalb der Europaischen Union benotigen fur die Dauer des Programms eine gultige Aufenthalts- bzw. Arbeitserlaubnis.

Was bieten wir dir?

• Umfassendes Mentoring & Onboarding.
• Personliche & fachliche Weiterentwicklung.
• Flexible Arbeitszeiten.
• Mobilarbeit.
• Attraktive & faire Vergutung.
• Jahrliche Sonderzahlungen wie Urlaubsgeld und Weihnachtsgeld.
• Apartments fur Studierende (nach Verfugbarkeit & nur am Standort Munchen).

Und vieles mehr siehebmw.jobs/waswirbieten.

Startdatum: ab sofort
Dauer: 36 Monate
Arbeitszeit: Teilzeit
Hilfreiche Tipps zu deiner Bewerbung und dem Bewerbungsprozess findest du hier.

Wir bei der BMW Group legen groen Wert auf Gleichbehandlung und Chancengleichheit. Unsere Recruiting-Entscheidungen basieren auf der Personlichkeit, den Erfahrungen und Fahigkeiten der Bewerber:innen.

Mehr dazu hier.