Doktorand Physical AI in der Wertschöpfungskette: Entwicklung eines AI-Entscheidungsmodells (w/m/x)
FORME AUS DEINER LEIDENSCHAFT EINE KARRIERE.
PROMOTION BEI DER BMW GROUP.
Die Dissertation ist ein bedeutsamer Schritt auf dem Weg zu einer wissenschaftlichen Karriere – die du zusammen mit uns gestalten kannst. An der Seite von erfahrenen Mentor:innen hast du die Möglichkeit, deine Leidenschaft und deine wissenschaftliche Kompetenz auf ganz reale Herausforderungen anzuwenden und die Zukunft der Mobilität mitzugestalten.
Als Doktorand:in in unserem Team bei der BMW Group forschst du an der Schnittstelle von Physical AI, humanoider Robotik und intelligenten Produktionssystemen. Du unterstützt dabei, KI-gestützte Entscheidungsrahmen für automobile Fertigungsanwendungsfälle zu entwickeln und leistest einen wichtigen Beitrag zur Zukunft flexibler Automatisierung in globalen Produktions- und Lieferkettensystemen.
Was erwartet dich?
- Du unterstützt bei der Analyse BMW-relevanter Physical-AI-Anwendungsfälle im Produktionssystem mit Fokus auf humanoide Robotik und flexible Automatisierung.
- Außerdem wirkst du mit bei der Entwicklung eines strukturierten Produktionsbenchmarks für Physical AI sowie KI-gestützter Bewertungsmethoden zur Priorisierung von Einsatzpotenzialen.
- Darüber hinaus unterstützt du bei der prototypischen Umsetzung eines Entscheidungsrahmens, der Anwendungsfälle, Produktionsrestriktionen und KI-basierte Bewertung zusammenführt.
- Zudem trägst du bei zur Entwicklung eines kostenorientierten KI-Bewertungsansatzes, der technische Anforderungen mit wirtschaftlichen Entscheidungskriterien verbindet.
- Ferner unterstützt du beim Vergleich von Einsatzszenarien für Physical AI in Deutschland, Singapur und China unter Berücksichtigung von Werks-, Beschaffungs- und Lieferkettenbedingungen.
- Des Weiteren wirkst du mit bei der Validierung des entwickelten Ansatzes anhand ausgewählter BMW-Anwendungsfälle und bei der Ableitung von Entscheidungskriterien für Pilotprojekte und globalen Transfer.
Was bringst du mit?
- Studium der intelligenten Fertigung, des Wirtschaftsingenieurwesens, der Informatik oder vergleichbar.
- Sehr gute Kenntnisse in künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen, datengetriebener Modellierung oder KI-gestützter Entscheidungsfindung.
- Umfassende Programmierkenntnisse, idealerweise in Python sowie in relevanten KI-, Data-Science- oder Machine-Learning-Frameworks.
- Ausgeprägtes Interesse an Physical AI, humanoider Robotik, intelligenten Produktionssystemen und industrieller Automatisierung.
- Grundverständnis von Produktionssystemen, Montageprozessen, Cost Engineering, Operations Management oder Lieferkettenanalyse.
- Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse.
Möchtest du Physical AI und humanoide Robotik mit intelligenten Produktionssystemen, KI-gestütztem Cost Engineering und globaler Lieferketten-Entscheidungsfindung verbinden? 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.
Wenn du es in die nächste Runde schaffst, erhältst du per E-Mail eine Einladung zu einem Videointerview. Bitte überprüfe regelmäßig auch deinen Spam-Ordner.
Was bieten wir dir?
- Umfassendes Mentoring & Onboarding.
- Persönliche & fachliche Weiterentwicklung.
- Flexible Arbeitszeiten.
- Mobilarbeit.
- Attraktive & faire Vergütung.
- Jährliche Sonderzahlungen wie Urlaubsgeld und Weihnachtsgeld.
- Apartments für Studierende (nach Verfügbarkeit & nur am Standort München).
- Und vieles mehr siehe bmw.jobs/waswirbieten
Startdatum: ab sofort
Dauer: 36 Monate
Arbeitszeit: Teilzeit
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.