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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Simulationsmodelle zur Analyse von Reibung und Verschleiß in Fahrwerkskomponenten.
- Arbeitgeber: ZF Friedrichshafen AG, ein führendes Unternehmen in der Automobiltechnik.
- Mitarbeitervorteile: Befristete Stelle mit spannenden Forschungsprojekten und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Nutze Machine Learning, um die Zukunft der Fahrzeugtechnik zu gestalten und echte Probleme zu lösen.
- Gewünschte Qualifikationen: Masterabschluss in Maschinenbau, Informatik oder verwandten Bereichen sowie Programmierkenntnisse.
- Andere Informationen: Werde Teil eines dynamischen Teams mit internationalen Projekten und hervorragenden Karrierechancen.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 36000 - 60000 € pro Jahr.
Wir verstärken unser Team im Bereich Schmierstoffe und Tribologie am Standort Friedrichshafen. Die Stelle als Doktorand (m/w/d) ist auf drei Jahre befristet. Reibung und Verschleiß beeinflussen das Systemverhalten von Fahrwerkskomponenten und können die Lebensdauer reduzieren. Zur Vertiefung des Systemverständnisses und zur robusteren Auslegung existieren etablierte Simulationsmethoden, womit sich Erprobungsaufwände reduzieren, Entwicklungszeiten verkürzen und zuverlässigere tribologische Systeme gestalten lassen. Diese stoßen allerdings aufgrund der Komplexität und den Nichtlinearitäten der tribologischen Systeme an Grenzen. Um diese Grenzen zu überschreiten, etablieren sich in der aktuellen Forschung zunehmend datengetriebene Ansätze unter Zuhilfenahme von Machine Learning Methoden.
Im Rahmen der Promotion sollen die folgenden Aspekte bearbeitet werden:
- Entwicklung eines Simulationsmodells zur physikalisch korrekten Abbildung von Reibung und Verschleiß und daraus resultierenden Einflüssen auf das Systemverhalten von Fahrwerkskomponenten
- Bewertung und Weiterentwicklung von etablierten Reibungs- und Verschleißmodellen auf Basis von vorhandenen und zu generierenden Versuchsdaten
- Modellparametrierung basierend auf etablierten Machine Learning Konzepten wie z.B. Physics-Informed Neural Network und Support Vector Machine unter Beachtung von Genauigkeit, Datengüte und Rechenzeit
- Integration von Designparametern und fertigungs- und montebärbedingten Toleranzen als Beitrag zur Standardisierung und Steigerung der Fertigungsqualität
- Überführung des Modells in die bestehende Simulationsumgebung
Ihr Profil als Doktorand (m/w/d):
- Sehr gut abgeschlossenes Masterstudium der Fachrichtung Maschinenbau, Fahrzeugtechnik, Physik, Simulationstechnik, Informatik, Mathematik oder vergleichbar
- Fundierte Programmierkenntnisse z.B. in MATLAB/Simulink
- Kenntnisse in Machine Learning Methoden und deren Umsetzung z.B. in Python einschließlich PyTorch bzw. TensorFlow
- Erfahrung in der Simulation von tribologischen Kontakten einschl. Finite-Elemente-Analyse und der phänomenologisch motivierten Modellbildung von Reibung und Verschleiß
- Hohe Kommunikations- und Teamfähigkeit sowie Fähigkeit zur Koordination eines funktions- und standortübergreifenden Projektteams
- Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
Werden Sie Teil unseres ZF-Teams als Doktorand (m/w/d) und bewerben Sie sich jetzt!
Kontakt: Sofia Kalaitzidou
Doktorand (m/w/d) Arbeitgeber: ZF Group
Kontaktperson:
ZF Group HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Doktorand (m/w/d)
✨Netzwerken ist alles!
Nutze LinkedIn und andere Plattformen, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Frag nach Informationen über die Firma oder die Position, die dich interessiert – oft helfen persönliche Kontakte mehr als jede Bewerbung!
✨Sei proaktiv!
Warte nicht darauf, dass die Stellenanzeigen auf dich zukommen. Recherchiere Unternehmen, die dich interessieren, und kontaktiere sie direkt. Zeig dein Interesse und frag nach möglichen Möglichkeiten für Doktorandenstellen.
✨Bereite dich auf Gespräche vor!
Mach dir Gedanken über mögliche Fragen, die dir im Vorstellungsgespräch gestellt werden könnten. Überlege dir auch, wie du deine Erfahrungen und Fähigkeiten am besten präsentieren kannst, um zu zeigen, dass du die perfekte Wahl für die Stelle bist.
✨Bewirb dich über unsere Website!
Wenn du eine interessante Stelle gefunden hast, bewirb dich direkt über unsere Website. Das zeigt, dass du motiviert bist und erleichtert uns den Prozess, dich kennenzulernen!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Doktorand (m/w/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach es persönlich!: Zeig uns, wer du bist! Verwende in deinem Anschreiben eine persönliche Ansprache und erzähle uns, warum du dich für die Doktorandenstelle interessierst. Das macht deine Bewerbung einzigartig und hebt dich von anderen ab.
Betone deine Skills!: Stell sicher, dass du deine Programmierkenntnisse und Erfahrungen mit Machine Learning klar hervorhebst. Wir suchen jemanden, der sich in MATLAB/Simulink und Python wohlfühlt. Zeig uns, wie du diese Fähigkeiten in der Vergangenheit eingesetzt hast!
Sei strukturiert!: Eine gut strukturierte Bewerbung ist das A und O. Gliedere dein Anschreiben und deinen Lebenslauf übersichtlich, damit wir schnell die wichtigsten Informationen finden können. Das zeigt uns auch, dass du organisiert bist!
Bewirb dich über unsere Website!: Wir empfehlen dir, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell bei uns ankommt und du alle notwendigen Unterlagen einreichst. Wir freuen uns auf deine Bewerbung!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei ZF Group vorbereitest
✨Verstehe die Anforderungen
Mach dich mit den spezifischen Anforderungen der Doktorandenstelle vertraut. Lies die Stellenbeschreibung gründlich durch und überlege, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten zu den geforderten Qualifikationen passen.
✨Bereite technische Fragen vor
Da es um Machine Learning und Simulationstechniken geht, solltest du dich auf technische Fragen vorbereiten. Überlege dir Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit, die deine Programmierkenntnisse in MATLAB/Simulink oder Python demonstrieren.
✨Zeige Teamfähigkeit
Die Stelle erfordert hohe Kommunikations- und Teamfähigkeit. Bereite Beispiele vor, in denen du erfolgreich im Team gearbeitet hast oder ein Projekt koordiniert hast. Das zeigt, dass du gut ins Team passt.
✨Sprich über deine Forschungsideen
Sei bereit, deine eigenen Ideen zur Weiterentwicklung von Reibungs- und Verschleißmodellen zu präsentieren. Zeige, dass du kreativ und innovativ denken kannst, und bringe konkrete Ansätze mit, die du während deiner Promotion verfolgen möchtest.