Published: 26.01.2026 IT Innovation and Research Munich

Large Industry Models (LIMs) stellen die nächste Entwicklungsstufe von KI-Systemen dar: Sie kombinieren die Leistungsfähigkeit großer Foundation Models mit domänenspezifischer Anpassung, um komplexe, kausale Aufgaben in industriellen Prozessen zu lösen. Besonders im Problem- und Qualitätsmanagementprozess von BMW bieten LIMs das Potenzial, Ursachenanalysen zu beschleunigen, Fehlerkosten zu senken und die Transparenz bei Audit- und Qualitätsentscheidungen zu erhöhen.

Der Schwerpunkt dieser Promotionsarbeit ist es, Reasoning-Modelle auf BMW-spezifischen Daten zu trainieren und dabei neue Methoden für Reporting Line Alignment (RLA), semantisches Retrieval und Agentensysteme zu entwickeln. Ziel ist die Entwicklung eines Prototypen, der in BMW-Werken pilotiert werden kann.

Was erwartet dich?

• Du untersuchst, wie Large Industry Models mit BMW-spezifischen Problem- und Qualitätsmanagement-Daten (Incidents, Problems, Root Causes, Measures, Lessons Learned) trainiert werden können.
• Du entwickelst Methoden zur Aufbereitung, Annotation und Kuratierung von Reasoning-Traces, um zuverlässige Lern- und Evaluationsgrundlagen zu schaffen.
• Du erforschst Trainingsstrategien (z. B. SFT, LoRA, DPO/ORPO, RLHF) und evaluierst deren Effektivität für BMW-Anwendungsfälle.
• Du implementierst und erprobst Prototypen für semantisches Retrieval, RLA und agentische Loops im BMW-Problem-managementprozess.
• Du entwickelst ein BMW Reasoning Benchmark zur Evaluierung von Qualität, Faithfulness und Auditierbarkeit der Modelle.
• Du arbeitest eng mit interdisziplinären BMW-Teams, Corporate Quality, MLOps Engineers und akademischen Partner:innen zusammen.
• Wissenschaftlicher Hochschulabschluss (Master) in Informatik, Data Science, Künstliche Intelligenz, Mathematik, Physik oder verwandten Fächern.
• Kenntnisse in Machine Learning, Large Language Models, Retrieval-Technologien und Algorithmenentwicklung.
• Erste Erfahrungen im Bereich Natural Language Processing, Reasoning, Chain-of-Thought oder multimodale Modelle.
• Programmierkenntnisse (vorzugsweise Python) sowie Umgang mit ML-Frameworks (z. B. PyTorch).
• Verständnis von High-Performance- oder Cloud-Computing-Umgebungen.
• Analytische Fähigkeiten, strukturiertes Arbeiten und hohe Problemlösungskompetenz.
• Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift.

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Was bieten wir dir?

• Umfassendes Mentoring & Onboarding.
• Persönliche & fachliche Weiterentwicklung.
• Flexible Arbeitszeiten.
• Mobilarbeit.
• Attraktive Vergütung.
• Apartments für Studierende (nach Verfügbarkeit & nur am Standort München).

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