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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle KI-basierte Regelungsansätze für eBike-Fahrdynamik und implementiere hybride Modelle.
- Arbeitgeber: Robert Bosch GmbH gestaltet die Zukunft mit innovativen Technologien und Dienstleistungen.
- Mitarbeitervorteile: Erlebe ein inspirierendes Arbeitsumfeld und wachse gemeinsam mit einem führenden Unternehmen.
- Warum dieser Job: Nutze deine Kreativität und experimentiere in einem spannenden Bereich der Mobilität.
- Gewünschte Qualifikationen: Studium in Informatik, Mechatronik oder Kibernetik mit guten Kenntnissen in Machine Learning und Python.
- Andere Informationen: Vielfalt und Inklusion sind Teil unserer Unternehmenskultur. Bewerbungen aller Art sind willkommen.
Abschlussarbeit – Machine Learning basierte Fahrdynamikregelsysteme für eBikes
- Vollzeit
- Legal Entity: Robert Bosch GmbH
Bei Bosch gestalten wir Zukunft mit hochwertigen Technologien und Dienstleistungen, die Begeisterung wecken und das Leben der Menschen verbessern. Unser Versprechen an unsere Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter steht dabei felsenfest: Wir wachsen gemeinsam, haben Freude an unserer Arbeit und inspirieren uns gegenseitig. Willkommen bei Bosch.
Die Robert Bosch GmbH freut sich auf Ihre Bewerbung!
- Auf dem Weg zum vernetzten und sicheren eBike unterstützen Sie die Entwicklung von KI-basierten Regelungsansätzen für die Fahrdynamikregelung.
- Sie implementieren hybride Modelle, die physikalische Modelle und auf maschinellem Lernen basierende Module integrieren, um virtuelle Sensoren zu implementieren.
- Die Realisierung eines Funktionsdemonstrators zur Evaluierung der entwickelten Funktionen gehört ebenso zu Ihrem Aufgabengebiet.
Ausbildung: Studium im Bereich Informatik, Mechatronik, Kibernetik oder vergleichbar mit sehr guten Studienleistungen
Erfahrungen und Know-how: gute Kenntnisse im Bereich Machine Learning und Zustandschätzung, praktische Erfahrung mit Python und Machine Learning Frameworks, Kenntnisse im Bereich Fahrdynamik von Vorteil
Persönlichkeit und Arbeitsweise: eine experimentierfreudige, kreative und initiative Person, die selbständig arbeitet
Sprachen: sehr gutes Deutsch und Englisch in Wort und Schrift
Beginn: nach Absprache
Dauer: 6 Monate
Voraussetzung für die Abschlussarbeit ist die Immatrikulation an einer Hochschule. Bitte fügen Sie Ihrer Bewerbung Ihren Lebenslauf, Ihren aktuellen Notenspiegel, die Prüfungsordnung sowie ggf. eine gültige Arbeits- und Aufenthaltserlaubnis bei.
Vielfalt und Inklusion sind für uns keine Trends, sondern fest verankert in unserer Unternehmenskultur. Daher freuen wir uns über alle Bewerbungen: unabhängig von Geschlecht, Alter, Behinderung, Religion, ethnischer Herkunft oder sexueller Identität.
Sie haben fachliche Fragen zum Job?
Alessandro Moia (Fachabteilung)
+49 711 811 43672
#J-18808-Ljbffr
Abschlussarbeit - Machine Learning basierte Fahrdynamikregelsysteme für eBikes Arbeitgeber: Robert Bosch Group
Kontaktperson:
Robert Bosch Group HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Abschlussarbeit - Machine Learning basierte Fahrdynamikregelsysteme für eBikes
✨Tip Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit Kommilitonen oder Professoren, die bereits Erfahrungen in der Branche haben. Sie können dir wertvolle Einblicke geben und möglicherweise sogar Kontakte zu Bosch herstellen.
✨Tip Nummer 2
Setze dich intensiv mit den Themen Machine Learning und Fahrdynamik auseinander. Zeige in Gesprächen oder Interviews, dass du nicht nur theoretisches Wissen hast, sondern auch praktische Anwendungen kennst.
✨Tip Nummer 3
Bereite dich auf technische Fragen vor, die sich auf Python und Machine Learning Frameworks beziehen. Du könntest gebeten werden, deine Kenntnisse in diesen Bereichen während des Auswahlprozesses zu demonstrieren.
✨Tip Nummer 4
Zeige deine Experimentierfreude! Bereite Beispiele vor, bei denen du kreative Lösungen für technische Probleme gefunden hast. Das wird deine Initiative und Problemlösungsfähigkeiten unter Beweis stellen.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Abschlussarbeit - Machine Learning basierte Fahrdynamikregelsysteme für eBikes
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Forschung: Beginne mit einer gründlichen Recherche über die Robert Bosch GmbH. Informiere dich über ihre Technologien, Dienstleistungen und die Unternehmenskultur, um ein besseres Verständnis für die Position zu bekommen.
Dokumente vorbereiten: Stelle sicher, dass du alle erforderlichen Dokumente hast: Lebenslauf, aktueller Notenspiegel, Prüfungsordnung und gegebenenfalls eine gültige Arbeits- und Aufenthaltserlaubnis. Achte darauf, dass alles aktuell und vollständig ist.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du deine Begeisterung für Machine Learning und Fahrdynamik ausdrückst. Betone deine relevanten Erfahrungen und Fähigkeiten, die dich für diese Abschlussarbeit qualifizieren.
Bewerbung einreichen: Lade alle erforderlichen Dokumente hoch und reiche deine Bewerbung über die Website von StudySmarter ein. Überprüfe vor dem Absenden, ob alle Informationen korrekt und vollständig sind.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Robert Bosch Group vorbereitest
✨Zeige deine Leidenschaft für Machine Learning
Bereite dich darauf vor, deine Begeisterung für Machine Learning und Fahrdynamik zu teilen. Erkläre, wie du diese Technologien in deinen bisherigen Projekten angewendet hast und welche Ergebnisse du erzielt hast.
✨Praktische Erfahrungen hervorheben
Stelle sicher, dass du konkrete Beispiele für deine praktischen Erfahrungen mit Python und Machine Learning Frameworks parat hast. Zeige, wie du diese Kenntnisse in realen Anwendungen eingesetzt hast, um Probleme zu lösen.
✨Fragen zur Unternehmenskultur stellen
Informiere dich über die Unternehmenskultur von Bosch und stelle Fragen dazu. Dies zeigt dein Interesse an der Zusammenarbeit im Team und an der Vielfalt und Inklusion, die das Unternehmen fördert.
✨Vorbereitung auf technische Fragen
Erwarte technische Fragen zu Fahrdynamik und Zustandschätzung. Bereite dich darauf vor, deine Kenntnisse in diesen Bereichen zu demonstrieren und erkläre, wie du hybride Modelle implementieren würdest.
