Doktorand Datengetriebene Modellierung & KI-gestützte Validierung des Punktschweißens (w/m/x) (Ingenieur/in - Maschinenbau)

Stellenreferenz: 186052 Mit unseren Marken BMW, MINI, Rolls-Royce und BMW Motorrad sind wir einer der weltweit führenden Premium-Hersteller von Automobilen sowie Motorrädern und darüber hinaus Anbieter von Premium-Finanz- und Mobilitätsdienstleistungen. 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 interdisziplinären Team wirkst du mit bei der Entwicklung von Modellen, die Werkstoff- und Prozesseigenschaften im Widerstandspunktschweißen moderner Stahlwerkstoffe systematisch mit KI-Methoden verknüpfen. Ziel ist es, mit physikbasierten und datengetriebenen Modellen valide Vorhersagen zur Qualität und Schweißeignung zu ermöglichen. Deine Arbeit in Kooperation mit dem Fraunhofer-Institut EMI in Freiburg leistet einen bedeutenden Beitrag zur Optimierung von Simulationsprozessen und zur Beschleunigung der Material- und Produktentwicklung im Automotive-Sektor. Was erwartet dich? - Du unterstützt bei der Forschung zu Simulationsmethoden im Bereich der Widerstandspunktschweißverbindungen mit besonderem Fokus auf die Optimierung der Modelle mittels moderner KI-Methoden. - Darüber hinaus trägst du bei zur Akquise, Strukturierung und Verarbeitung relevanter experimenteller und prozessbezogener Datensätze als Grundlage für die Modellierung. - Zudem unterstützt du bei der experimentellen Grundlagenforschung zur Validierung der Werkstoff- und Schweißmodelle. - Du wirkst mit bei der Entwicklung realistischer und robuster Simulationsmodelle, die Schweißqualität und Prozessparameter präzise abbilden, auf Basis experimenteller und theoretischer Erkenntnisse. - Außerdem hilfst du bei der Untersuchung und Validierung der Modellrobustheit anhand von Experimenten. - Du unterstützt bei der Nutzung optimierter Modelle, um einen Ausblick für die Schweißeignung neuer AHSS (z. B. 3. Gen AHSS) zu geben. - Darüber hinaus wirkst du mit beim Verfassen wissenschaftlicher Publikationen und präsentierst deine Ergebnisse aktiv auf nationalen und internationalen Konferenzen. Was bringst du mit? - Studium des Maschinenbaus, der Werkstoffwissenschaften, des Computational Materials Engineering oder eines verwandten Studiengangs. - Fundiertes Wissen im Umgang mit multiphysikalischer Simulationssoftware (z. B. ANSYS, Abaqus). - Erfahrung oder grundlegende Kenntnisse im Bereich Phase-Field-Simulationen (z. B. OpenPhase oder vergleichbare Tools). - Sehr gute Kenntnisse der Stahlwerkstoffe und deren Eigenschaften. - Fundiertes Verständnis der Schweißtechnik, insbesondere des Punktschweißens. - Praktische Kenntnisse in künstlicher Intelligenz, Machine Learning und idealerweise erste Erfahrung im Umgang mit etablierten Frameworks/Bibliotheken wie PyTorch, TensorFlow oder Scikit-learn. - Gute Programmierkenntnisse (z. B. Python, MATLAB). - Verhandlungssichere Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift. Möchtest du dein Know-how in Werkstoffkunde und Simulation nutzen, um einen wichtigen Beitrag zu leisten? 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 Startdatum: 01.10.2026 Dauer: 36 Monate Arbeitszeit: Teilzeit Hilfreiche Tipps zu deiner Bewerbung und dem Bewerbungsprozess findest duhier . 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 dazuhier .