Du unterstützt beim Entwurf von Achssystemen, analysierst Fahrwerksdaten und entwickelst Machine Learning Lösungen für neue Fahrwerkskonzepte.
Anforderungen
- •Studium in Informatik, Data Science, Mathematik, Maschinenbau oder Elektrotechnik
- •Praktische Erfahrung mit supervised Machine Learning
- •Grundkenntnisse in Fahrwerkstechnik und Statistik wünschenswert
- •Praktische Erfahrung mit SQL, Python und Pandas
- •Kenntnisse im Projektmanagement und agiler Softwareentwicklung
- •Sicherer Umgang mit MS Office
- •Verhandlungssichere Deutschkenntnisse
Deine Aufgaben
- •Grundentwurf von Achssystemen unterstützen
- •Fahrwerksdaten untersuchen und Erkenntnisse ziehen
- •Fahrwerksdaten für Vorder- und Hinterachsen aufbereiten
- •Machine Learning Ansätze umsetzen und testen
- •Wirksamkeit neuer Fahrwerkskonzepte bewerten
- •Entwicklung eines neuen Tools für KI-gestützte Fahrwerksentwicklung unterstützen
- •Prozesse, Methoden und Tools im Machine Learning weiter voranbringen
- •Ergebnisse visualisieren und relevant präsentieren
Deine Vorteile
Umfassendes Mentoring
Persönliche Weiterbildung
Flexible Arbeitszeiten
Mobilarbeit
Faire Vergütung
Apartments für Studierende
Original Beschreibung
**EIN GUTES PRAKTIKUM IST PRAKTISCH NIE THEORETISCH.**
**TEILE DEINE LEIDENSCHAFT.**
Erfolg ist Teamarbeit. Nur wenn Expert:innen ihr Fachwissen und ihre Begeisterung teilen, entsteht ein Workflow, in dem Ideen fließen. Das nennen wir Innovationskultur. Deshalb geben wir Studierenden bei uns nicht nur die Gelegenheit zum Zuhören, sondern vor allem auch zum Mitreden und Weiterdenken.
Wir, die BMW Group, bieten Dir ein spannendes und abwechslungsreiches Praktikum im Bereich Fahrwerk/Fahrdynamik.
Unsere Abteilung ist verantwortlich für die Geometrische Gestaltung und Integration der Fahrwerks-Architekturen für alle zukünftigen Fahrzeugkonzepte der BMW Group. In unseren Teams verantworten wir den Grundentwurf der Achssysteme für Vorder- und Hinterachse inklusive Radführung, Feder/Dämpfer, Lenkung, Bremse und Räder/Reifen.
**Was erwartet dich?**
* Im Rahmen deiner Tätigkeit unterstützt du uns beim Grundentwurf von Achssystemen in der frühen Phase.
* Fahrwerksdaten aus unseren Datenbanken untersuchst du sorgfältig und ziehst wichtige Erkenntnisse daraus.
* Deine Tätigkeit umfasst die Aufbereitung und Transformation von Fahrwerksdaten für Vorder- und Hinterachsen.
* Machine Learning Ansätze setzt du um, testest sie und bewertest ihre Wirksamkeit für neue Fahrwerkskonzepte.
* Mit deinen Erkenntnissen trägst du maßgeblich zur Entwicklung eines neuen Tools für die KI-gestützte Fahrwerksentwicklung bei.
* Prozesse, Methoden und Tools im Bereich Machine Learning bringst du gemeinsam mit dem Team weiter voran.
* Ergebnisse visualisierst und analysierst du, um sie den relevanten Fachstellen anschaulich zu präsentieren.
**Was bringst du mit?**
* Studium in den Bereichen Informatik, Data Science, Mathematik, Maschinenbau, Elektrotechnik oder einem verwandten Studiengang, idealerweise in der zweiten Hälfte eines Diplom- oder Bachelorstudiengangs oder im Masterstudium.
* Praktische Erfahrung mit supervised Machine Learning.
* Grundkenntnisse in den Bereichen Fahrwerkstechnik und Statistik wünschenswert.
* Praktische Erfahrung im Umgang mit SQL, Python und Pandas.
* Kenntnisse im Projektmanagement und der agilen Softwareentwicklung (z.B. Git, Scrum, Jira, etc.).
* Sicherer Umgang mit MS Office.
* Verhandlungssichere Deutschkenntnisse.
Du hast Spaß daran, Neues zu lernen und unsere Abteilung tatkräftig zu unterstützen? Bewirb dich jetzt!
**Was bieten wir dir?**
* Umfassendes Mentoring & Onboarding.
* Persönliche & fachliche Weiterentwicklung.
* Flexible Arbeitszeiten.
* Mobilarbeit.
* Attraktive & faire Vergütung.
* Apartments für Studierende (nach Verfügbarkeit & nur am Standort München).
Startdatum: ab 01.10.2025
Dauer: 6 Monate
Arbeitszeit: Vollzeit
Bei der BMW Group verstehen wir Diversität und Inklusion in all ihren Dimensionen als Stärke für unsere Teams. Chancengleichheit ist uns ein besonderes Anliegen, die Gleichbehandlung von Bewerber:innen sowie Mitarbeiter:innen ein grundlegendes Prinzip unserer Unternehmenspolitik. Daher basieren auch unsere Recruiting-Entscheidungen auf ihrer Persönlichkeit, ihren Erfahrungen und Fähigkeiten.