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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere und verbessere MBSE Copilot-Lösungen in realen Ingenieurskontexten.
- Arbeitgeber: FEV.io GmbH, ein innovatives Unternehmen in der Automobilindustrie.
- Mitarbeitervorteile: Flexibles Arbeiten, bis zu 100% remote, moderne Büros und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Andere Informationen: Agile Arbeitsweise mit Scrum, regelmäßige Team-Events und eine offene Unternehmenskultur.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Mobilität mit modernster Technologie und einem kreativen Team.
- Gewünschte Qualifikationen: Starkes Wissen in MBSE, Grundkenntnisse in AI/ML und analytische Fähigkeiten.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 1000 - 1500 € pro Monat.
Bei FEV.io GmbH ist es unsere Mission, die Automobilindustrie zu revolutionieren und intelligente Mobilität für alle Wirklichkeit werden zu lassen. Durch modernste Technologie und Software streben wir danach, ein sichereres, umweltfreundlicheres und vernetzteres Fahrerlebnis für alle zu schaffen. Wir erreichen dies durch unsere unvergleichlichen, agilen Software-Engineering-Systeme, die bahnbrechende Lösungen für unsere Kunden liefern, darunter sowohl zukunftsorientierte Automobil-Start-ups als auch die größten und etabliertesten Automobil-OEMs der Welt. Agilität und Innovation sind der Weg, wie wir unsere Mission erfüllen. Um dies zu erreichen, haben wir ein Team aus einigen der hellsten Softwareköpfe der Welt zusammengestellt. Unterstützt von unserem Mutterunternehmen - FEV, mit 6.100 talentierten Menschen, verfügen wir über das Know-how und die Erfahrung, um unser Versprechen einzuhalten. Der Masterarbeit wird sich auf die Anwendung, Bewertung und Verbesserung einer bestehenden MBSE Copilot-Lösung im realen Ingenieurekontext konzentrieren.
Die Aufgaben sind:
- Analyse der Copilot-Funktionen zur Unterstützung von MBSE-Workflows, einschließlich Anforderungsmanagement und Modellerstellung
- Durchführung einer Fallstudie mit repräsentativen MBSE-Artefakten (z.B. SysML-Modelle, Anforderungsdokumente), um die Tool-Leistung zu bewerten
- Durchführung von Benutzertests zur Bewertung der Benutzerfreundlichkeit, Effizienzgewinne und Akzeptanz bei Ingenieuren
- Untersuchung der Eingangsqualität und Segmentierungsstrategien für großangelegte Anforderungen (z.B. 600+ Seiten), um sinnvolle Copilot-Ausgaben sicherzustellen
- Benchmarking der Copilot-Leistung im Vergleich zu traditionellen manuellen MBSE-Prozessen, um die Effektivität zu bestimmen und Verbesserungsbereiche zu identifizieren
- Dokumentation der Ergebnisse und Vorschläge zur Verbesserung der Integration von KI-Copiloten in MBSE-Lebenszyklen
Ihr Profil:
- Starkes MBSE-Wissen: Vertrautheit mit den Prinzipien des modellbasierten Systemingenieurwesens und SysML (idealerweise SysML v2)
- AI/ML-Verständnis: Grundkenntnisse über künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, insbesondere in Ingenieuranwendungen
- Analytische und Bewertungsfähigkeiten: Fähigkeit zur Bewertung der Tool-Leistung, Identifizierung von Verbesserungsbereichen und Interpretation von Benutzerfeedback
- Technische Kenntnisse: Grundkenntnisse in Programmierung für Datenanalyse und Automatisierungsaufgaben
- Tool-Vertrautheit: Erfahrung mit MBSE-Tools wie Cameo oder Capella ist von Vorteil, aber nicht zwingend erforderlich
- Kommunikation und Dokumentation: Fähigkeit, Ergebnisse klar zu dokumentieren und technischen sowie nicht-technischen Stakeholdern zu präsentieren
- Forschungskompetenz: Kompetenz in der Durchführung von Literaturrecherchen und Synthese von Erkenntnissen aus akademischen und industriellen Quellen
Wünschenswert:
- Erfahrung mit SysML v2
- Vertrautheit mit MBSE-Tools (Cameo, Capella)
- Kenntnisse in Python oder KI-Frameworks
- Vorerfahrung in Benutzerstudien oder Usability-Tests
Wir bieten ...
- Modernste Technologie: Hier ist modernste Technologie und Innovation mehr als nur eine coole Beschreibung. So ist es wirklich!
- Flexibilität: Flexibilität ist für uns ein Muss! Wir möchten, dass Sie entspannt, kreativ und effizient arbeiten können, daher bieten wir ein Arbeitsmodell, das dies unterstützt!
- Agilität: Produktprototypen innerhalb von 2-Tage-Sprints? Ja! Scrum und agile Workflows und Kommunikation? Auch!
Die Rahmenbedingungen:
- Bis zu 100% Remote-Arbeit
- Flexible Arbeitszeiten für Ihre Work-Life-Balance
- FEV Academy und LinkedIn Learning
- Teamevents und Feiern
- Moderne Lounges, elektrisch verstellbare Schreibtische, Flex-Desk, Tischfußball, Nintendo, Kaffee und Tee
Master Thesis – AI in MBSE Arbeitgeber: FEV GmbH
Kontaktperson:
FEV GmbH HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Master Thesis – AI in MBSE
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Stell Fragen, teile deine Ideen und zeig dein Interesse an FEV.io und deren Projekten. Je mehr du dich vernetzt, desto besser sind deine Chancen!
✨Sei proaktiv bei der Kontaktaufnahme
Wenn du eine interessante Stelle siehst, zögere nicht, direkt Kontakt aufzunehmen! Schreib eine kurze Nachricht an jemanden im Unternehmen, um mehr über die Kultur und die Projekte zu erfahren. Das zeigt dein Engagement und kann dir einen Vorteil verschaffen.
✨Bereite dich auf Gespräche vor
Mach dir Gedanken über mögliche Fragen, die dir in einem Vorstellungsgespräch gestellt werden könnten. Überlege dir auch, wie du deine Erfahrungen und Fähigkeiten am besten präsentieren kannst. Übung macht den Meister!
✨Bewirb dich über unsere Website
Vergiss nicht, dich direkt über unsere Website zu bewerben! So stellst du sicher, dass deine Bewerbung die richtigen Leute erreicht. Außerdem kannst du dort mehr über unsere Unternehmenskultur und die aktuellen Projekte erfahren.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Master Thesis – AI in MBSE
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!: Wenn du deine Bewerbung schreibst, lass deine Persönlichkeit durchscheinen. Wir suchen nach authentischen Menschen, die zu uns passen. Zeig uns, wer du bist und was dich motiviert!
Mach es konkret!: Verwende konkrete Beispiele aus deinem Studium oder deiner bisherigen Erfahrung, um deine Fähigkeiten zu untermauern. Das hilft uns, ein besseres Bild von dir zu bekommen und wie du in unser Team passt.
Achte auf die Details!: Überprüfe deine Bewerbung auf Rechtschreib- und Grammatikfehler. Eine gut strukturierte und fehlerfreie Bewerbung zeigt uns, dass du sorgfältig arbeitest und Wert auf Qualität legst.
Bewirb dich über unsere Website!: Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und unkompliziert bei uns ankommt!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei FEV GmbH vorbereitest
✨Verstehe die MBSE-Prinzipien
Mach dich mit den Grundlagen des model-based systems engineering (MBSE) vertraut, insbesondere mit SysML. Zeige im Interview, dass du die Prinzipien und deren Anwendung in der Automobilindustrie verstehst. Das wird dir helfen, deine Relevanz für die Position zu unterstreichen.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Erfahrungen, die du in Bezug auf MBSE und AI/ML gemacht hast. Sei bereit, diese im Interview zu diskutieren, um deine analytischen Fähigkeiten und technischen Kenntnisse zu demonstrieren.
✨Zeige deine Kommunikationsfähigkeiten
Da die Position auch das Dokumentieren von Ergebnissen und die Präsentation vor verschiedenen Stakeholdern erfordert, solltest du im Interview klar und präzise kommunizieren. Übe, komplexe technische Konzepte einfach zu erklären, um deine Fähigkeit zur Kommunikation zu zeigen.
✨Frage nach der Unternehmenskultur
Nutze die Gelegenheit, um mehr über die agile und innovative Kultur bei FEV.io GmbH zu erfahren. Stelle Fragen zu den Arbeitsabläufen und dem Team, um dein Interesse an der Unternehmenskultur zu zeigen und zu sehen, ob sie zu dir passt.