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Promotion - Datengetriebene Modifikation von Kunststoffen zur bauteil- und prozessspezifischen Eigenschaftsoptimierung(m/w/x)
Entwicklung datengetriebener Modelle in Python zur Vorhersage von Kunststoff-Eigenschaften für Bosch. Studium der Werkstoffwissenschaften, Polymerchemie oder vergleichbar erforderlich. Fokus auf physikalische/chemische Modelle mit Prozessgrößen und Kennwerten.
Anforderungen
- Studium Werkstoffwissenschaften, Polymerchemie, Ingenieurwissenschaften, Physik oder vergleichbar
- Kenntnisse Polymerstruktur, Prozessparameter und Werkstoffeigenschaften
- Wissen mathematische Modellierung physikalischer Systeme und/oder datengetriebene Methoden
- Sehr gute Programmierkenntnisse in Python
- Kenntnisse im maschinellen Lernen
- Selbstständige, methodische und analytische Arbeitsweise
- Freude an komplexen Fragestellungen Werkstoffwissenschaft und Datenanalyse
- Teamfähigkeit, Zuverlässigkeit und lösungsorientierte Zusammenarbeit
- Interesse an datengetriebener Werkstoffentwicklung
- Interesse an Anwendung in industriellen Fertigungsprozessen
- Interesse an Kunststofftechnik (Spritzgießen)
- Sehr gutes Deutsch in Wort und Schrift
- Sehr gutes Englisch in Wort und Schrift
Aufgaben
- Innovative Methodik zur Vorhersage von Kunststoff-Eigenschaften entwickeln
- Grundlage für fundierte Werkstoffentscheidungen schaffen
- Physikalische/chemische Modelle mit Prozessgrößen und Kennwerten kombinieren
- Datengetriebene Modelle in Python entwickeln
- Datengetriebene Modelle in Python implementieren
- Datengetriebene Modelle in Python optimieren
- Modelle nahtlos in bestehende Routinen integrieren
- Modelle durch Laborversuche unter produktionsnahen Bedingungen validieren
- Ergebnisse hinsichtlich Werkstoff- und Bauteileigenschaften bewerten
- Zusammenhänge zwischen Prozessparametern, Polymerstruktur und Werkstoffperformance analysieren
- Erkenntnisse für Modellbildung und -optimierung nutzen
- Ergebnisse im Projektteam präsentieren
- Ergebnisse im Projektteam dokumentieren
- Ergebnisse im Projektteam diskutieren
Ausbildung
- Bachelor-Abschluss
Sprachen
- Deutsch – fließend
- Englisch – fließend
Tools & Technologien
- Python
- maschinelles Lernen
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Promotion - CFD Simulation und Modellierung von Laserbearbeitungsprozessen(m/w/x)
Vollzeitnur vor OrtKeine AngabeRenningen - Bosch
PhD - Lifetime Prediction for Metal Sawing Operations(m/w/x)
Vollzeitnur vor OrtKeine AngabeSchwieberdingen - Bosch Group
Masterarbeit LLM-gestützte Parameter Extraktion mittels Agents und Knowledge Graphen im Kontext der Kreislaufwirtschaft(m/w/x)
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Masterarbeit in der Steuerung von Querschnitt und Benetzung Prozessoptimierung im Polymer-Inkjet-Druck im Halbleiterbereich(m/w/x)
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Promotion - Datengetriebene Modifikation von Kunststoffen zur bauteil- und prozessspezifischen Eigenschaftsoptimierung(m/w/x)
Entwicklung datengetriebener Modelle in Python zur Vorhersage von Kunststoff-Eigenschaften für Bosch. Studium der Werkstoffwissenschaften, Polymerchemie oder vergleichbar erforderlich. Fokus auf physikalische/chemische Modelle mit Prozessgrößen und Kennwerten.
Anforderungen
- Studium Werkstoffwissenschaften, Polymerchemie, Ingenieurwissenschaften, Physik oder vergleichbar
- Kenntnisse Polymerstruktur, Prozessparameter und Werkstoffeigenschaften
- Wissen mathematische Modellierung physikalischer Systeme und/oder datengetriebene Methoden
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- Kenntnisse im maschinellen Lernen
- Selbstständige, methodische und analytische Arbeitsweise
- Freude an komplexen Fragestellungen Werkstoffwissenschaft und Datenanalyse
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- Interesse an datengetriebener Werkstoffentwicklung
- Interesse an Anwendung in industriellen Fertigungsprozessen
- Interesse an Kunststofftechnik (Spritzgießen)
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Aufgaben
- Innovative Methodik zur Vorhersage von Kunststoff-Eigenschaften entwickeln
- Grundlage für fundierte Werkstoffentscheidungen schaffen
- Physikalische/chemische Modelle mit Prozessgrößen und Kennwerten kombinieren
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- Datengetriebene Modelle in Python implementieren
- Datengetriebene Modelle in Python optimieren
- Modelle nahtlos in bestehende Routinen integrieren
- Modelle durch Laborversuche unter produktionsnahen Bedingungen validieren
- Ergebnisse hinsichtlich Werkstoff- und Bauteileigenschaften bewerten
- Zusammenhänge zwischen Prozessparametern, Polymerstruktur und Werkstoffperformance analysieren
- Erkenntnisse für Modellbildung und -optimierung nutzen
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- Ergebnisse im Projektteam diskutieren
Ausbildung
- Bachelor-Abschluss
Sprachen
- Deutsch – fließend
- Englisch – fließend
Tools & Technologien
- Python
- maschinelles Lernen
Über das Unternehmen
Bosch Group
Branche
Engineering
Beschreibung
Das Unternehmen entwickelt hochwertige Technologien und Dienstleistungen, die das Leben der Menschen verbessern.
Noch nicht perfekt?
- Robert Bosch Stiftung GmbH
Masterarbeit Entwicklung physikalischer Python-Modelle für Antriebssysteme in der Halbleiterfertigung(m/w/x)
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PhD - Lifetime Prediction for Metal Sawing Operations(m/w/x)
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Masterarbeit LLM-gestützte Parameter Extraktion mittels Agents und Knowledge Graphen im Kontext der Kreislaufwirtschaft(m/w/x)
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Masterarbeit in der Steuerung von Querschnitt und Benetzung Prozessoptimierung im Polymer-Inkjet-Druck im Halbleiterbereich(m/w/x)
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