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BMBMW Group

Doktorand Rohstoffoptimierte Auslegung von Elektrischen Antriebsmaschinen(m/w/x)

München
Full-timeTemporary contractWith Home Office
AI/ML

Forschung zum Wärmemanagement elektrischer Traktionsmaschinen für rohstoffoptimierte Auslegung in der E-Antriebsentwicklung. Praktische Erfahrung in 1D- und 3D-Simulation (z.B. Star-CCM+) erforderlich. Starkes Mentoring und Studenten-Apartments.

Requirements

  • Studienabschluss in Maschinenbau, Elektrotechnik oder vergleichbar
  • Erste praktische Erfahrung in 1D- und 3D-Simulation, beispielsweise in Star-CCM+
  • Fundierte Kenntnisse in Thermodynamik und Strömungsmechanik
  • Grundkenntnisse in Maschinellem Lernen oder Künstlicher Intelligenz (KI)
  • Sicherer Umgang mit Python oder vergleichbarer Skriptsprache
  • Verhandlungssichere Deutsch- und gute Englischkenntnisse
  • Freude am eigenverantwortlichen Arbeiten
  • Gültige Aufenthalts- bzw. Arbeitserlaubnis für Staatsangehörige außerhalb der EU

Tasks

  • Grundlagen im Wärmemanagement von elektrischen Traktionsmaschinen erforschen
  • Ergebnisse zur Verbesserung der Nachhaltigkeit der E-Maschine nutzen
  • Einblicke in den Entwicklungsprozess elektrischer Antriebssysteme erhalten
  • In einem motivierten Entwicklungsteam arbeiten
  • Wertvollen Beitrag zur Entwicklung der Simulationsmethodik leisten
  • Simulation und Validierung eng miteinander verbinden

Education

  • Bachelor's degree

Languages

  • GermanBusiness Fluent
  • EnglishAdvanced

Tools & Technologies

  • Star-CCM+
  • Python

Benefits

Mentorship & Coaching

  • Starkes Mentoring

Learning & Development

  • Persönliche & fachliche Weiterentwicklung

Flexible Working

  • Flexible Arbeitszeiten
  • Mobilarbeit

Other Benefits

  • Apartments für Studierende
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  • BMW Group

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    Full-timeWith HomeofficeNot specified
    München
  • BMW Group

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    Full-timeTemporary contractWith HomeofficeNot specified
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    Full-timeInternshipWith Homeoffice
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  • BMW Group

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  • BMW Group

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