Bosch Group
Master Thesis Neural Network-Based Surrogate Models for EHL Contact Simulations(m/w/x)
VollzeitPraktikummit Homeoffice
Renningen
Neuer Job?Nejo!
Die KI-Suchmaschine für Jobs
BO
Bosch GroupPhD - Machine Learning-based Surrogate Modeling for Computationally Efficient Multiphysics Simulation(m/w/x)
Renningen
Vollzeitmit Homeoffice
AI/ML
Beschreibung
You will redefine engineering boundaries by developing AI-driven surrogate models for multiphysics simulations, creating efficient design protocols that shape the future of industrial components.
Lass KI die perfekten Jobs für dich finden!
Lade deinen CV hoch und die Nejo-KI findet passende Stellenangebote für dich.
Anforderungen
- •Master's degree in Engineering, Mathematics, Physics or comparable
- •In-depth knowledge of numerical methods
- •Strong interest or background in machine learning
- •Desirable experience in contact mechanics and EHL
- •Strong programming and scripting experience, preferably Python
- •High motivation and scientific curiosity
- •Independent work on complex issues
- •Clear and concise communication of research
- •Constructive contribution to a team
- •Efficient project organization and overview
- •Fluent written and spoken English
- •Advantageous good German language skills
Ausbildung
Master-Abschluss
Aufgaben
- •Develop scientific foundations for machine learning frameworks
- •Train surrogate models using validated EHL simulations
- •Create data-driven design protocols for lubricated components
- •Accelerate design processes for complex EHL problems
- •Develop robust and reliable tribological components
- •Integrate AI into classical engineering design
- •Apply machine learning to complex engineering challenges
Tools & Technologien
Python
Sprachen
Englisch – verhandlungssicher
Deutsch – verhandlungssicher
Die Originalanzeige dieses Stellenangebotes in der aktuellsten Version findest du hier. Nejo hat diesen Job automatisch von der Website des Unternehmens Bosch Group erfasst und die Informationen auf Nejo mit Hilfe von KI für dich aufbereitet. Trotz sorgfältiger Analyse können einzelne Informationen unvollständig oder ungenau sein. Bitte prüfe immer alle Angaben in der Originalanzeige! Inhalte und Urheberrechte der Originalanzeige liegen beim ausschreibenden Unternehmen.
Noch nicht perfekt?
- Bosch Group
PhD - Optimization Of Multi-Scale Simulation Parameters Using Agentic AI(m/w/x)
Vollzeitmit HomeofficeKeine AngabeRenningen - CARIAD SE
PhD Student - Virtual Simulation Models for LiDAR and Radar Sensors(m/w/x)
Vollzeitmit HomeofficeKeine AngabeBerlin, Ingolstadt, Wolfsburg, Mönsheim, München - Bosch Group
Mandatory Internship enhance automated CFD workflows for virtual product development with Python(m/w/x)
VollzeitPraktikummit HomeofficeSchwieberdingen - Fraunhofer-Gesellschaft
Studien-/Abschlussarbeit - Architektur zur Anomalie-Lokalisierung: Konzeption und Implementierung(m/w/x)
VollzeitWerkstudentmit HomeofficeStuttgart
BO
Bosch GroupPhD - Machine Learning-based Surrogate Modeling for Computationally Efficient Multiphysics Simulation(m/w/x)
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You will redefine engineering boundaries by developing AI-driven surrogate models for multiphysics simulations, creating efficient design protocols that shape the future of industrial components.
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Anforderungen
- •Master's degree in Engineering, Mathematics, Physics or comparable
- •In-depth knowledge of numerical methods
- •Strong interest or background in machine learning
- •Desirable experience in contact mechanics and EHL
- •Strong programming and scripting experience, preferably Python
- •High motivation and scientific curiosity
- •Independent work on complex issues
- •Clear and concise communication of research
- •Constructive contribution to a team
- •Efficient project organization and overview
- •Fluent written and spoken English
- •Advantageous good German language skills
Ausbildung
Master-Abschluss
Aufgaben
- •Develop scientific foundations for machine learning frameworks
- •Train surrogate models using validated EHL simulations
- •Create data-driven design protocols for lubricated components
- •Accelerate design processes for complex EHL problems
- •Develop robust and reliable tribological components
- •Integrate AI into classical engineering design
- •Apply machine learning to complex engineering challenges
Tools & Technologien
Python
Sprachen
Englisch – verhandlungssicher
Deutsch – verhandlungssicher
Die Originalanzeige dieses Stellenangebotes in der aktuellsten Version findest du hier. Nejo hat diesen Job automatisch von der Website des Unternehmens Bosch Group erfasst und die Informationen auf Nejo mit Hilfe von KI für dich aufbereitet. Trotz sorgfältiger Analyse können einzelne Informationen unvollständig oder ungenau sein. Bitte prüfe immer alle Angaben in der Originalanzeige! Inhalte und Urheberrechte der Originalanzeige liegen beim ausschreibenden Unternehmen.
Über das Unternehmen
Bosch Group
Branche
Engineering
Beschreibung
Das Unternehmen entwickelt hochwertige Technologien und Dienstleistungen, die das Leben der Menschen verbessern.
Noch nicht perfekt?
- Bosch Group
Master Thesis Neural Network-Based Surrogate Models for EHL Contact Simulations(m/w/x)
VollzeitPraktikummit HomeofficeRenningen - Bosch Group
PhD - Optimization Of Multi-Scale Simulation Parameters Using Agentic AI(m/w/x)
Vollzeitmit HomeofficeKeine AngabeRenningen - CARIAD SE
PhD Student - Virtual Simulation Models for LiDAR and Radar Sensors(m/w/x)
Vollzeitmit HomeofficeKeine AngabeBerlin, Ingolstadt, Wolfsburg, Mönsheim, München - Bosch Group
Mandatory Internship enhance automated CFD workflows for virtual product development with Python(m/w/x)
VollzeitPraktikummit HomeofficeSchwieberdingen - Fraunhofer-Gesellschaft
Studien-/Abschlussarbeit - Architektur zur Anomalie-Lokalisierung: Konzeption und Implementierung(m/w/x)
VollzeitWerkstudentmit HomeofficeStuttgart