Bosch Group
PhD - Optimization Of Multi-Scale Simulation Parameters Using Agentic AI(m/w/x)
Vollzeitmit HomeofficeKeine Angabe
Renningen
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BOBosch Group
PhD - Machine Learning-based Surrogate Modeling for Computationally Efficient Multiphysics Simulation(m/w/x)
Renningen
Vollzeitmit Homeoffice
AI/ML
Nejo KI-Zusammenfassung
Training ML surrogate models with EHL simulations for lubricated components at technology developer for high-precision components. Experience in contact mechanics and EHL desirable. Project-based work with scientific publication opportunities.
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
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
Ausbildung
- Master-Abschluss
Sprachen
- Englisch – verhandlungssicher
- Deutsch – verhandlungssicher
Tools & Technologien
- Python
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
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 - TRUMPF Werkzeugmaschinen SE + Co. KG
Abschlussarbeit Unterstützung in der Weiterentwicklung eines digitalen Modells zum Training von KI-Modellen(m/w/x)
VollzeitWerkstudentmit HomeofficeDitzingen - TRUMPF Werkzeugmaschinen SE + Co. KG
Abschlussarbeit im Bereich KI und digitale Modelle von Werkzeugmaschinen(m/w/x)
VollzeitPraktikummit HomeofficeDitzingen
BOBosch Group
PhD - Machine Learning-based Surrogate Modeling for Computationally Efficient Multiphysics Simulation(m/w/x)
Renningen
Vollzeitmit Homeoffice
AI/ML
Nejo KI-Zusammenfassung
Training ML surrogate models with EHL simulations for lubricated components at technology developer for high-precision components. Experience in contact mechanics and EHL desirable. Project-based work with scientific publication opportunities.
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
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
Ausbildung
- Master-Abschluss
Sprachen
- Englisch – verhandlungssicher
- Deutsch – verhandlungssicher
Tools & Technologien
- Python
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
PhD - Optimization Of Multi-Scale Simulation Parameters Using Agentic AI(m/w/x)
Vollzeitmit HomeofficeKeine AngabeRenningen - 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 - TRUMPF Werkzeugmaschinen SE + Co. KG
Abschlussarbeit Unterstützung in der Weiterentwicklung eines digitalen Modells zum Training von KI-Modellen(m/w/x)
VollzeitWerkstudentmit HomeofficeDitzingen - TRUMPF Werkzeugmaschinen SE + Co. KG
Abschlussarbeit im Bereich KI und digitale Modelle von Werkzeugmaschinen(m/w/x)
VollzeitPraktikummit HomeofficeDitzingen