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-Problemmanagementprozess.
- 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.
Was bringst du mit?
- 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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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 Vergütung.
- Apartments für Studierende (nach Verfügbarkeit & nur am Standort München).
- Und vieles mehr siehe bmw.jobs/waswirbieten.
Startdatum: ab sofort
Dauer: 36 Monate
Arbeitszeit: Vollzeit
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