München, Bayern 80809
Deutschland
Unser Team bei der BMW Group treibt innovative Forschung zur Optimierung von Energiesystemen in der Automobilproduktion voran. Wir entwickeln fortschrittliche Prognose- und Optimierungsmodelle in einem kollaborativen Umfeld, um den Herausforderungen dynamischer Produktionsbedingungen zu begegnen.
Was erwartet dich?
- Du unterstützt bei Optimierungsprozessen für die Vergangenheit mit konkreten Werten statt Prognosen.
- Außerdem wirkst du mit bei der Analyse des feasible sets, um mögliche Lösungen und Bottlenecks zu identifizieren.
- Darüber hinaus hilfst du beim Auflösen und Aufweichen von Constraints, um zu erforschen, wie sich Lösungen verändern und was lohnenswert und möglich ist.
- Zudem trägst du bei zur Bestimmung bestmöglicher theoretischer Lösungen mit offline Daten und aufgeweichten Constraints.
Bitte beachte, dass die Betreuung deiner Studienabschlussarbeit durch eine Hochschule/Universität deinerseits sichergestellt sein muss.
Was bringst du mit?
- Studium der Mathematik oder Informatik mit starkem Optimierungshintergrund.
- Umfassende Kenntnisse in Energiesystemen und maschinellem Lernen.
- Analytisches Denkvermögen und Problemlösungskompetenz.
- Fähigkeit zur Zusammenarbeit im Team.
- Gute Deutsch- und Englischkenntnisse.
Möchtest du innovative Energieoptimierung vorantreiben und dich den Herausforderungen dynamischer Produktion stellen? Dann 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: frühestens ab 01.09.2026
Dauer: 6 Monate
Arbeitszeit: Vollzeit
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. Mehr dazu hier.