Wir bieten dir eine interessante und abwechslungsreiche Forschungsarbeit im Bereich der Entwicklung von Leistungselektronik für die elektrischen Antriebe der Zukunft. Innerhalb der Entwicklung, geometrischen Integration und Simulation der Leistungselektronik im elektrifizierten Fahrzeug soll die Simulation von Thermal-Design verfeinert werden.
Was erwartet dich?
- Implementierung von Simulationsbausteinen.
- Erstellung von Simulationsworkflows und Durchführung von Simulationen.
- Aufbau von Versuchsdurchführungen und Thermo-Messungen.
- Forschung zu Simulationsmethodik im Bereich Physikalisch Informierter Neuronaler Netz mit Fokus auf thermischer Modellierung.
- Betrachtung von Multiphysikalischer Kopplung in Neuronalen Netzen, z.B. elektrische und thermisch Wechselwirkungen.
- Was bringst du mit?
- Studienabschluss in Elektrotechnik, Maschinenbau, oder eines vergleichbareren Studiengangs.
- Grundlagen in Neuronalen Netzwerken und Machine/Deep-Learning.
- Gute Programmierkenntnisse in Python, idealerweise Tensorflow oder PyTorch.
- Erste Erfahrung mit dem Schreiben von Forschungsartikeln.
- Fließende Englischkenntnisse, Deutschkenntnisse sind ein Plus.
Du besitzt starke analytische und mathematische Fähigkeiten und hast Lust, mit uns die Mobilität von morgen zu gestalten? Bewirb dich jetzt!
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.
- Attraktiver, fairer Förderbetrag.
- Apartments für Studierende (nach Verfügbarkeit & nur am Standort München).
Und vieles mehr siehe bmw.jobs/waswirbieten.
Startdatum: 15.01.2026
Dauer: 36 Monate
Arbeitszeit: Vollzeit
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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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