Werkstudent Machine Learning und Deep Learning (w/m/x)

BMW Group

80809 München
30.04.2024
Werkstudentenangebot
  • Entgelt:
    Ja (auf Anfrage)
  • Bewerbungsfrist:
    offen
  • Referenz-Nr (in der Bewerbung bitte angeben):
    42411412
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Header © BMW Group

Mit unseren Marken BMW, MINI, Rolls-Royce und BMW Motorrad sind wir einer der weltweit führenden Premium-Hersteller von Automobilen sowie Motorrädern und darüber hinaus Anbieter von Premium-Finanz- und Mobilitätsdienstleistungen.

SO VIEL UNTERNEHMEN GEHT NUR IN WENIGEN UNTERNEHMEN.

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 eine spannende und abwechslungsreiche Werkstudententätigkeit im Bereich Machine Learning und Deep Learning im Umfeld Simulation/FE-Berechnung. Methoden des Maschinellen Lernens aus dem Forschungsbereich der künstlichen Intelligenz bieten die Chance komplexe Zusammenhänge oder Regeln, wie sie beispielsweise bei der Crashsimulation oder bei der visuellen Bewertung von Qualitätsmerkmalen auftreten, darstellen zu können. Durch Deinen Einsatz kannst du den Einsatz solcher Methoden für den Einsatz in der Entwicklung mitentwickeln und evaluieren.

Was erwartet dich?

  • Untersuchung und Potentialabschätzung von möglichen Einsatzbereichen von Methoden der Künstlichen Intelligenz in der Simulation.
  • Analyse von unterschiedlichen Problemstellungen in der Fahrzeugentwicklung.
  • Auswahl geeigneter Machine Learning/Deep Learning Methoden zur Lösung der identifizierten Problemstellungen.
  • Implementierung von unterschiedlichen Methoden und Training der Algorithmen.
  • Einsatz von Methoden zur Optimierung des Trainingsergebnisses.
  • Analyse und Evaluation der Ergebnisse.
  • Einsatz von Methoden zur synthetischen Datenerstellung.

Was bringst du mit?

  • Studium im Bereich der Informationstechnologie, Mathematik, Maschinenwesen oder eines vergleichbaren Studiums.
  • Fundierte Erfahrungen in der FE-Berechnung.
  • Fundierte Erfahrungen in der Programmiersprache Python.
  • Fundierte Erfahrungen mit Keras und Tensorflow.
  • Motivation für neue Herausforderungen im industriellen Bereich der Fahrzeugentwicklung.
  • Eigeninitiative.
  • Freude an Teamarbeit.

Was bieten wir dir?

  • Umfassendes Mentoring & Onboarding.
  • Persönliche & fachliche Weiterentwicklung.
  • Flexible Arbeitszeiten.
  • Mobilarbeit.
  • Attraktive Vergütung.
  • Apartments für Studierende (nach Verfügbarkeit & nur am Standort München).
  • Und vieles mehr siehe bmw.jobs/waswirbieten.

Du hast Spaß daran, Neues zu lernen und unsere Abteilung tatkräftig zu unterstützen? Bewirb dich jetzt!

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.

Mehr zu Diversity bei der BMW Group unter bmwgroup.jobs/vielfalt.

Startdatum: ab 13.05.2024

Dauer: 12 Monate

Arbeitszeit:​ Teilzeit

Kontakt:
BMW Group HR Team
+49 89 382-17001

Bitte bewirb dich ausschließlich online über unser Karriereportal. Bewerbungen auf anderen Kanälen (insb. E-Mails) können nicht berücksichtigt werden.

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Bewerbungsprozess Ausbildung & duales Studium I BMW Group Careers.
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Duales Studium im Bereich IT I BMW Group Careers.
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Azubifakten -  Ausbildung zum Elektroniker für Automatisierungstechnik (w/m/x) I BMW Group Careers.
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Ausbildung und Studium bei der BMW Group I BMW Group Careers.
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Girl Power in Ausbildung & Dualem Studium I BMW Group Careers.
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  • Entgelt:
    Ja (auf Anfrage)
  • Bewerbungsfrist:
    offen
  • Referenz-Nr (in der Bewerbung bitte angeben):
    42411412
Bewerbungsunterlagen:
  • vollständige Bewerbungsunterlagen

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80809 München
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