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

Stellenbeschreibung:

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

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 künstlichen Intelligenz – in die Serienanwendung zu überführen und so eine effizientere Auslegung der Karosseriestruktur zu ermöglichen.

Was erwartet dich?

  • Entwicklung von dateneffizienten Optimierungsstrategien für 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 interdisziplinären Team.
  • Beschleunigung von Optimierungsaufgaben mittels KI, z. B. durch Nutzung einer historischen Wissensbasis.
  • Entwicklung von Methoden der künstlichen Intelligenz zur Unterstützung der Auslegung von Karosseriestrukturen innerhalb unserer FEM‑Simulationssysteme.
  • Prototypische Implementierung von Programmen zur Nutzung der Verfahren und Methoden.
  • Konkrete Anwendung der entwickelten Verfahren für die funktionsübergreifende Auslegung der Fahrzeugkarosserie.
  • Nutzung von koevolutionären oder hybriden Strategien.
  • Studium der Ingenieurswissenschaften, Mathematik oder eines vergleichbaren Studiengangs.
  • Sehr gute Kenntnisse in den Bereichen künstliche 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 für 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 nächste Runde schaffst, erhältst du per E‑Mail eine Einladung zu einem Videointerview. Bitte überprüfe regelmäßig auch deinen Spam‑Ordner.

Hinweis: Bitte bewirb dich ausschließlich online über unser Karriereportal. Bewerbungen auf anderen Kanälen (insb. auch E‑Mail) können nicht berücksichtigt werden. Staatsangehörige von Ländern außerhalb der Europäischen Union benötigen für die Dauer des Programms eine gültige Aufenthalts‑ bzw. Arbeitserlaubnis.

Was bieten wir dir?

  • Umfassendes Mentoring & Onboarding.
  • Persönliche & fachliche Weiterentwicklung.
  • Flexible Arbeitszeiten.
  • Mobilarbeit.
  • Attraktive & faire Vergütung.
  • Jährliche Sonderzahlungen wie Urlaubsgeld und Weihnachtsgeld.
  • Apartments für Studierende (nach Verfügbarkeit & nur am Standort München).

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 großen Wert auf Gleichbehandlung und Chancengleichheit. Unsere Recruiting‑Entscheidungen basieren auf der Persönlichkeit, den Erfahrungen und Fähigkeiten der Bewerber:innen.

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NOTE / HINWEIS:
EnglishEN: Please refer to Fuchsjobs for the source of your application
DeutschDE: Bitte erwähne Fuchsjobs, als Quelle Deiner Bewerbung

Stelleninformationen

  • Veröffentlichungsdatum:

    08 Mai 2026
  • Standort:

    München

    Einsatzort:

    Dingolfing
  • Typ:

    Vollzeit
  • Arbeitsmodell:

    Vor Ort
  • Kategorie:

  • Erfahrung:

    2+ years
  • Arbeitsverhältnis:

    Angestellt

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