Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle KI-gestützte Lösungen für die Ladeinfrastruktur von Elektrofahrzeugen.
- Unternehmen: Innovatives Team bei BMW, das die Mobilität von morgen gestaltet.
- Vorteile: Umfassendes Mentoring, flexible Arbeitszeiten und attraktive Vergütung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit exzellenten Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Elektromobilität mit realen Daten und innovativen Technologien.
- Qualifikationen: Master in Informatik oder Data Science und Kenntnisse in KI-Methoden.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 1800 - 2500 € pro Monat.
Als Doktorand im Bereich Data Science und Machine Learning arbeitest du an innovativen Lösungen für die Ladeinfrastruktur von Elektrofahrzeugen. Unser Team gestaltet dabei die Schnittstelle zwischen Fahrzeug und Ladepunkt und sorgt für ein optimales Lade- und Kundenerlebnis.
Was erwartet dich?
- Entwicklung KI-gestützter Methoden zur automatisierten Analyse und Fehlerzuordnung mittels Kommunikations- und Fahrzeugdaten entlang des gesamten Ladeökosystems mit dem Ziel eines fehlerfreien Ladeerlebnisses.
- Arbeiten mit realen BMW-Ladedaten, Kommunikationsprotokollen und ISO/IEC-Standards sowie Validierung der Modelle und Methoden anhand von Felddaten und ggf. experimentellen Versuchen.
- Ausgestaltung von Use Cases zur Fehlererkennung, Anomalieanalyse und Qualitätsbewertung von DC-Ladevorgängen.
- Erarbeitung wissenschaftlicher Beiträge zur Weiterentwicklung internationaler Elektromobilitäts-Standards.
- Entwicklung prädiktiver und präventiver Optimierungsmaßnahmen, die in BMW-Systeme (z. B. eRoute) und Kundenfunktionen einfließen.
- Zusammenarbeit mit internen Fachbereichen und einer Universität sowie wissenschaftliche und industrielle Präsentation der Ergebnisse.
Was bringst du mit?
- Abgeschlossenes Masterstudium im Bereich Informatik, Elektrotechnik, Data Science oder vergleichbarem technischen Studiengang.
- Fundierte Kenntnisse in KI-Methoden (z. B. Deep Learning, Clustering, Anomalieerkennung) sowie praktische Erfahrung in Python oder vergleichbaren Frameworks.
- Interesse an automotiven Kommunikationsstandards (z. B. ISO 15118) und datenintensiven technischen Systemen.
- Bereitschaft, Forschungsergebnisse sowohl im wissenschaftlichen Umfeld als auch in der BMW-Unternehmenspraxis sichtbar zu machen.
- Auch hochkomplexe Aufgaben bringen dich nicht aus dem Konzept? Du hast Lust, mit uns die Mobilität von morgen zu gestalten? Bewirb dich jetzt!
Was bieten wir dir?
- Umfassendes Mentoring & Onboarding.
- Persönliche & fachliche Weiterentwicklung.
- Flexible Arbeitszeiten.
- Mobilarbeit.
- Attraktive & faire Vergütung.
- Jährliche Sonderzahlungen wie Urlaubsgeld und Weihnachtsgeld.
- Apartments für Studierende (nach Verfügbarkeit & nur am Standort München).
Startdatum: ab 01.05.2026
Dauer: 36 Monate
Arbeitszeit: Part-time
Wir bei der BMW Group legen großen Wert auf Gleichbehandlung und Chancengleichheit. Unsere Recruiting-Entscheidungen basieren auf der Persönlichkeit, den Erfahrungen und Fähigkeiten der Bewerber:innen.
Doktorand Data Science & Machine Learning im Bereich Ladeinfrastruktur für Elektroautos (w/m/x) Arbeitgeber: BMW Group
Die BMW Group ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Doktoranden im Bereich Data Science und Machine Learning nicht nur ein inspirierendes Arbeitsumfeld in München bietet, sondern auch umfassende Mentoring-Programme und flexible Arbeitszeiten. Hier hast du die Möglichkeit, an innovativen Lösungen für die Elektromobilität zu arbeiten und deine wissenschaftlichen Beiträge in einem internationalen Kontext sichtbar zu machen, während du von attraktiven Vergütungen und zusätzlichen Leistungen profitierst.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Doktorand Data Science & Machine Learning im Bereich Ladeinfrastruktur für Elektroautos (w/m/x) erhalten könnten
✨Netzwerken, was das Zeug hält!
Nutze LinkedIn und andere Plattformen, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Frag nach ihren Erfahrungen und Tipps – oft ergeben sich so die besten Möglichkeiten!
✨Sei proaktiv!
Warte nicht darauf, dass die Stellenanzeigen auf dich zukommen. Recherchiere Unternehmen, die dich interessieren, und kontaktiere sie direkt. Zeig dein Interesse und deine Motivation!
✨Bereite dich auf Interviews vor!
Mach dir Gedanken über mögliche Fragen und bereite Antworten vor, die deine Fähigkeiten im Bereich Data Science und Machine Learning unterstreichen. Übung macht den Meister!
✨Bewirb dich über unsere Website!
Vergiss nicht, dich über unser Karriereportal zu bewerben! Das ist der beste Weg, um sicherzustellen, dass deine Bewerbung gesehen wird. Wir freuen uns auf deine Bewerbung!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Doktorand Data Science & Machine Learning im Bereich Ladeinfrastruktur für Elektroautos (w/m/x) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Bewerbung persönlich!:Zeig uns, wer du bist! Verwende eine freundliche und authentische Sprache in deinem Anschreiben. Erzähl uns, warum du dich für die Position interessierst und was dich motiviert, Teil unseres Teams zu werden.
Betone deine relevanten Erfahrungen:Hebe deine Kenntnisse in Data Science und Machine Learning hervor. Zeig uns konkrete Beispiele aus deinem Studium oder Projekten, die deine Fähigkeiten in Python und KI-Methoden unter Beweis stellen.
Sei präzise und strukturiert:Achte darauf, dass deine Bewerbung klar und übersichtlich ist. Verwende Absätze und Aufzählungen, um wichtige Informationen hervorzuheben. So können wir schnell erkennen, was du zu bieten hast!
Bewirb dich über unser Karriereportal:Vergiss nicht, dich ausschließlich über unser Online-Karriereportal zu bewerben. Das macht es für uns einfacher, deine Bewerbung zu bearbeiten und sicherzustellen, dass du alle wichtigen Informationen bereitstellst.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei BMW Group vorbereitet
✨Verstehe die Technologie
Mach dich mit den neuesten Entwicklungen im Bereich Data Science und Machine Learning vertraut, insbesondere in Bezug auf Ladeinfrastruktur für Elektrofahrzeuge. Zeige während des Interviews, dass du die relevanten KI-Methoden und Kommunikationsstandards wie ISO 15118 verstehst.
✨Praktische Beispiele parat haben
Bereite konkrete Beispiele aus deinen bisherigen Projekten oder Studien vor, die deine Fähigkeiten in Python und KI-Methoden demonstrieren. Das hilft dir, deine praktische Erfahrung zu untermauern und zeigt, dass du das theoretische Wissen auch anwenden kannst.
✨Fragen stellen
Bereite einige durchdachte Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und dem Unternehmen. Frage zum Beispiel nach den Herausforderungen, die das Team bei der Entwicklung von prädiktiven Optimierungsmaßnahmen sieht.
✨Teamarbeit betonen
Da die Zusammenarbeit mit internen Fachbereichen und Universitäten wichtig ist, solltest du Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte nennen. Betone, wie du zur Teamdynamik beigetragen hast und welche Rolle du in der Zusammenarbeit gespielt hast.
