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Praktikum in Designoptimierung und KI in der Produktentwicklung
Bühl
Aktualität: 24.11.2024
Anzeigeninhalt:
24.11.2024, Bosch-Gruppe
Bühl
Praktikum in Designoptimierung und KI in der Produktentwicklung
Aufgaben:
Ziel deines Praktikums ist die Konstruktion, Validierung und Weiterentwicklung von Algorithmen, die eine signifikante Beschleunigung bestehender Simulationsprozesse ermöglichen.
Die Stelle bietet dir somit die Chance, einen spannenden Beitrag zur Zukunft der Elektromobilität durch den Einsatz von Methoden der Designoptimierung und der künstlichen Intelligenz leisten zu können.
Zusammen mit Mitarbeitende aus der Vorausentwicklung entwickelst und testest du neuartige Methoden zum Einsatz von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen in der Designoptimierung von elektrischen Antrieben.
Du bringst deine Kreativität, Neugierde und Motivation ein, um an neuartigen Methoden zu arbeiten, für deren Implementierung kein komplett vorgegebener Lösungspfad vorhanden ist.
Du arbeitest an der Weiterentwicklung einer bestehenden Umgebung für die Designoptimierung und der Validierung neuer Algorithmen für die Einzel- oder Mehrzieloptimierung.
Deine Aufgaben umfassen die Recherche, Implementierung und Evaluation neuer Ansätze und Algorithmen des maschinellen Lernens, um die Designoptimierung elektrischer Antriebe zu beschleunigen.
Außerdem arbeitest du an bestehenden Projekten im Bereich der künstlichen Intelligenz mit und integrieren vorhandene Lösungen in die Simulationsprozesse.
Qualifikationen:
Ausbildung: Masterstudium im Bereich Informatik, Data Science, Physik, Mathematik, Elektrotechnik, Maschinenbau, Mechatronik oder vergleichbar
Erfahrungen und Know-how: im Bereich des maschinellen Lernens; sehr gute Programmierkenntnisse in Python; Kenntnisse in der Designoptimierung elektrischer Antriebe von Vorteil
Persönlichkeit und Arbeitsweise: du zeigst Eigeninitiative, arbeitest selbständig und bist in der Lage, neue Lösungen zu entwickeln; verfügst über logisches und analytisches Denkvermögen zur Interpretation von Daten und physikalischen Zusammenhängen bei der Simulation komplexer Prozesse
Sprachen: sehr gutes Deutsch und/oder Englisch
Standorte