Masterand Spannungsverteilung mittels Tiefer Neuronaler Netzwerke (w/m/x)

MAN KANN DIE ZUKUNFT NICHT VORHERSAGEN. ABER ENTWICKELN.

TEILE DEINE LEIDENSCHAFT.

Nur hochprofessionelle Abläufe in dynamischen Teams produzieren innovative Spitzentechnologie. Aber Fahrfreude wird bei uns von der Entwicklung bis zur Fertigung vor allem auch mit Spaß an der Arbeit und Begeisterung für das gemeinsame Projekt realisiert. Deshalb geben wir Studierenden bei uns nicht nur die Gelegenheit zum Zuhören, sondern vor allem auch zum Mitreden und Weiterdenken.

Wir, die BMW Group, bieten eine spannende und abwechslungsreiche Masterarbeit im Bereich Digitalisierung Lackierte Karosserie. Unser Unternehmensbereich Technologie lackierte Karosserie sorgt für die Planung und Produktion von Einzelteilen, Baugruppen und Karosserien. Wir liefern dabei einen wichtigen Beitrag zur Umsetzung des Designs von zukünftigen Fahrzeugprojekten.

Was erwartet dich?

• Im Rahmen deiner Masterarbeit entwickelst du ein neuronales Netzwerk-basiertes Modell zur Vorhersage der Spannung nach einem Umformprozess unter Berücksichtigung der physikalischen Randbedingungen.
• Dafür bereitest du Datensätze mit Hilfe von FEM-basierter Umformsimulation vor.
• Du implementierst und evaluierest Transfer-Learning-Methoden, um trainierte Modelle an verschiedene Komponenten-Geometrien mit minimalem zusätzlichem Training anzupassen.
• Du analysierst die Generalisierungsfähigkeiten des Modells über verschiedene Komponenten-Geometrien.
• Du bewertest die Verbesserungen der rechentechnischen Effizienz über verschiedene Hardwarekonfigurationen im Vergleich zu den traditionellen FEM-Lösungszeiten.
• Für die Datensatzvorbereitung und Simulationsvalidierung arbeitest du eng vernetzt mit internen Fachbereichen zusammen.

Bitte beachte, dass die Betreuung deiner Studienabschlussarbeit durch eine Hochschule/Universität deinerseits sichergestellt sein muss.

Was bringst du mit?

• Studium der Computational Mechanics, Datenwissenschaft, Informatik, Maschinenbau oder ein vergleichbarer Studiengang.
• Starke Programmierkenntnisse in Python mit Erfahrung in PyTorch oder TensorFlow.
• Erfahrung mit Graph-Theorie und Deep-Learning-Architekturen sind gewünscht.
• Verständnis von Finite-Elemente-Analyse und Computermechanik sind von Vorteil.
• Verhandlungssichere Deutsch- und Englischkenntnisse.
• Freude am eigenverantwortlichen Arbeiten sowie analytisches Denkvermögen.

Du bringst Begeisterung für neue Technologien und ein innovatives Umfeld mit? Bewirb dich jetzt!

Was bieten wir dir?

• Umfassendes Mentoring & Onboarding.
• Persönliche & fachliche Weiterentwicklung.
• Flexible Arbeitszeiten.
• Mobilarbeit.
• Attraktive & faire Vergütung.
• Apartments für Studierende (nach Verfügbarkeit & nur am Standort München).
• Und vieles mehr siehe bmw.jobs/waswirbieten.

Startdatum: ab 19.05.2025
Dauer: 6 Monate
Arbeitszeit:​ Vollzeit  

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Du hast Fragen? Dann reiche dein Anliegen ganz einfach über unser Kontaktformular ein. Deine Anfrage wird im Nachgang telefonisch oder per E-Mail beantwortet.

Bei der BMW Group verstehen wir Diversität und Inklusion in all ihren Dimensionen als Stärke für unsere Teams. Chancengleichheit ist uns ein besonderes Anliegen, die Gleichbehandlung von Bewerber:innen sowie Mitarbeiter:innen ein grundlegendes Prinzip unserer Unternehmenspolitik. Daher basieren auch unsere Recruiting-Entscheidungen auf ihrer Persönlichkeit, ihren Erfahrungen und Fähigkeiten.

Mehr zu Diversity bei der BMW Group unter bmwgroup.jobs/vielfalt