Auf einen Blick
- Aufgaben: Tauche ein in KI-Technologien und gestalte die Fahrzeugentwicklung mit.
- Unternehmen: BMW Group - Innovatives Unternehmen mit Fokus auf Fahrzeugsicherheit.
- Vorteile: Umfassendes Mentoring, flexible Arbeitszeiten und attraktive Vergütung.
- Weitere Informationen: Erhalte Einblicke in aktuelle Serienfahrzeuge und Prototypen der Neuen Klasse.
- Warum dieser Job: Erlebe spannende Projekte und bringe deine Ideen in reale Anwendungen ein.
- Qualifikationen: Studium in Data Science oder verwandten Bereichen, Kenntnisse in Python und Machine Learning.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 2000 - 2500 € pro Monat.
Unsere Abteilung bei der BMW Group verantwortet die Auslegung unserer Fahrzeuge auf weltweit bestehende Gesetzes- und Verbraucherschutzanforderungen zur passiven Sicherheit (Front- und Heckcrash). Das Mittel zur Auslegung ist dabei die FEM-Simulation, die Absicherung und der Nachweis der Gesetzeserfüllung erfolgt anhand eines Hardware-Crashes. Unser Spektrum reicht von aktuellen Serienfahrzeugen bis hin zu Prototypen der Neuen Klasse.
Was erwartet dich?
- Du tauchst tief in KI-basierte Technologien ein und unterstützt uns dabei, sie gezielt in die Fahrzeugentwicklung zu bringen.
- Außerdem wirkst du mit im spannenden Umfeld von Machine Learning, Deep Learning, Computer Vision, LLMs und Agenten, mit Fokus auf Datensatzaufbereitung und Labeling als Basis für unsere Modelle.
- Darüber hinaus gestaltest du neue, datengetriebene Entwicklungsmethoden für die Fahrzeugsicherheit mit und bringst deine Ideen direkt in reale Use Cases ein.
- Zudem unterstützt du ein interdisziplinäres Team und bekommst Einblicke in die BMW Fahrzeugsicherheit, von aktuellen Serienfahrzeugen bis hin zu Prototypen der Neuen Klasse.
- Dich erwartet eine anspruchsvolle Aufgabe mit viel Verantwortung in einem motivierten, engagierten Team, in dem du Erfahrung im wissenschaftlichen Arbeiten sammelst und zukünftige Fahrzeugprojekte aus nächster Nähe kennenlernst.
Was bringst du mit?
- Studium der Data Science, Informatik, Ingenieurswissenschaften, Mathematik oder vergleichbare Qualifikation, angestrebter Masterabschluss.
- Kenntnisse im Bereich Data Science und Machine Learning von Vorteil.
- Begeisterung für aktuelle Entwicklungen in KI (Machine Learning, Bildverarbeitung) und Interesse, diese für technische Problemstellungen nutzbar zu machen.
- Kenntnisse in Python und Umgang mit Bibliotheken wie TensorFlow und PyTorch.
- Erfahrungen im Umgang mit Open-Source-Communities (GitHub, etc.).
- Grundkenntnisse in FEM-Simulation von Vorteil; Kenntnisse im Bereich Hyperparameteroptimierung sind ein Plus.
- Verhandlungssichere Deutsch- und gute Englischkenntnisse.
Hast du Spaß daran, Neues zu lernen und unsere Abteilung tatkräftig zu unterstützen? Dann 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).
- Und vieles mehr siehe bmw.jobs/waswirbieten.
Startdatum: frühestens ab 20.07.2026
Dauer: 6 Monate
Arbeitszeit: Vollzeit
Hilfreiche Tipps zu deiner Bewerbung und dem Bewerbungsprozess findest du hier.
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.
Praktikant im Bereich datenbasierte Auslegung Fahrzeugsicherheit (w/m/x) Arbeitgeber: BMW Group
Die BMW Group ist ein hervorragender Arbeitgeber, der dir als Praktikant im Bereich datenbasierte Auslegung Fahrzeugsicherheit die Möglichkeit bietet, in einem innovativen und dynamischen Umfeld zu arbeiten. Du profitierst von umfassendem Mentoring, flexiblen Arbeitszeiten und einer attraktiven Vergütung, während du gleichzeitig wertvolle Erfahrungen in der Fahrzeugentwicklung sammelst. Unser interdisziplinäres Team fördert deine persönliche und fachliche Weiterentwicklung und ermöglicht dir, aktiv an zukunftsweisenden Projekten mit KI-Technologien mitzuwirken.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Praktikant im Bereich datenbasierte Auslegung Fahrzeugsicherheit (w/m/x) erhalten könnten
✨Nutze Hochschulkarrieremessen
Bei der Suche nach einem Datenwissenschafts-Praktikum solltest du unbedingt die Karrieremessen an deiner Universität nutzen. Dort kannst du direkt mit Firmen, die gerade Praktika anbieten, in Kontakt treten – so zeigst du dein Interesse und kannst dir einen persönlichen Eindruck verschaffen.
✨Engagiere dich in Data-Science-Communities
Schau dich in lokalen oder Online-Communities um, die sich mit Data Science befassen. Plattformen wie Meetup oder spezielle Slack-Channels bieten tolle Gelegenheiten, um Gleichgesinnte zu treffen, von aktuellen Trends zu erfahren und eventuell sogar Stellenangebote zu bekommen.
✨Praktische Projekte zeigen
Baue dir ein Portfolio mit Projekten auf, die deine Fähigkeiten in Data Science zeigen. Dies kann ein kleines Machine-Learning-Projekt oder eine Datenanalyse sein. Verlinke diese Arbeiten in deinem Lebenslauf, wenn du dich bei BMW Group bewirbst – so hinterlässt du einen bleibenden Eindruck.
✨Nutze unsere Plattform für Bewerbungen
Vergiss nicht, dich direkt über unsere Webseite bei BMW Group für Praktika zu bewerben. Wir haben dort viele interessante Angebote, und das Bewerben über uns erhöht deine Chance, gesehen zu werden!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Praktikant im Bereich datenbasierte Auslegung Fahrzeugsicherheit (w/m/x) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Zeig deine Datenliebe mit Projekten!:In der Datenwissenschaft ist es super wichtig, praktische Erfahrung zu zeigen. Teile einige deiner spannenden Projekte, sei es von deinem Studium oder von privaten Experimenten. Nutze GitHub oder andere Plattformen, um diese Projekte vorzustellen – das beeindruckt uns bei BMW Group definitiv!
Statistiken und Methoden im Anschreiben betonen:Bei einem Praktikum in der Datenwissenschaft wollen wir sehen, dass du dich mit den Grundlagen auskennst. Betone in deinem Anschreiben deine Erfahrungen mit statistischen Methoden, Datenanalyse-Tools oder Programmiersprachen wie Python oder R. Das macht deutlich, dass du bereit bist, tiefer einzutauchen und zu lernen.
Die richtige Ausbildung anführen:Wenn du dich für ein Praktikum bewirbst, ist es wichtig, deine akademischen Leistungen zu zeigen. Füge relevante Kurse und Projekte hinzu, die sich auf Datenanalyse oder maschinelles Lernen beziehen. Das hilft uns zu sehen, dass du das notwendige Wissen mitbringst, um bei BMW Group durchzustarten!
Werde kreativ im Lebenslauf!:Im Datenwissenschaftsbereich dreht sich vieles um Problemlösen und kreatives Denken. Sei also mutig und gestalte deinen Lebenslauf nicht nur informativ, sondern auch ansprechend! Hebe relevante Fähigkeiten, Tools und Erfahrungen hervor. Und vergiss nicht, dich über unsere Website zu bewerben – wir freuen uns darauf, von dir zu hören!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei BMW Group vorbereitet
✨Bereite dein Portfolio vor!
Als Data Science Praktikant sollten wir unsere bisherigen Projekte und Erfahrungen in einem Portfolio zusammenstellen. Zeige deine Analysen, Visualisierungen oder Modelle. Das gibt den Interviewern einen konkreten Eindruck von deinen Fähigkeiten und deinem Ansatz bei der Datenanalyse.
✨Technische Fragen im Data Science Bereich
Erwarte technische Fragen zu Algorithmen und statistischen Methoden, die wir in der Praxis angewendet haben. Sei bereit, über Machine Learning-Modelle, Datenaufbereitung und deine Erfahrungen mit Programmiersprachen wie Python und R zu sprechen.
✨Motivation und Lernwille betonen
Da es sich um ein Praktikum handelt, wird oft mehr auf dein Interesse und deine Lernbereitschaft geachtet. Zeige auf, warum du in das Data Science Team bei BMW Group möchtest und wie du deine Fähigkeiten weiterentwickeln willst. Ein echtes Interesse an der Materie überzeugt oft mehr als langjährige Erfahrung!
✨Fragen zur Teamarbeit und Analytics-Tools
Bereite dich darauf vor, über konkrete Situationen zu sprechen, in denen du im Team gearbeitet hast. Insbesondere in Data Science kommen oft Tools wie Jupyter Notebooks oder Tableau zum Einsatz. Wenn du damit Erfahrungen hast, bring sie zur Sprache und erläutere, wie du sie in Projekten eingesetzt hast!
