Intern research and development vehicle safety (f/m/x)

PRZYSZŁOŚĆ NIGDY NIE BĘDZIE DZIAŁAĆ W TEORII. PODZIEL SIĘ SWOJĄ PASJĄ.

W BMW Group jesteśmy zaangażowani w integrację wiodących na świecie technologii w naszych pojazdach. Te innowacje przechodzą rygorystyczne testy i rozwój. Nasze dynamiczne zespoły, wyposażone w wyjątkowe umiejętności techniczne, odgrywają kluczową rolę w przekształcaniu tych pomysłów z koncepcji w rzeczywistość. Od pierwszego dnia będziesz zachęcany do dzielenia się swoimi unikalnymi pomysłami i dokonywania wpływu.

Oferujemy ekscytujący i zróżnicowany staż skupiony na wirtualizacji bezpieczeństwa biernego. Będziesz pracować z takimi technologiami jak Python, AI i Modele Ciała Ludzkiego Metodą Elementów Skończonych (FE). Nasz zespół "Wirtualizacja w Bezpieczeństwie Biernym" poświęca się rozwijaniu metod obliczeniowych i przeprowadzaniu symulacji elementów skończonych w celu zwiększenia bezpieczeństwa pojazdów poprzez optymalizację struktury i komponentów systemu zabezpieczeń. Wspierają nas w tym modele ciała ludzkiego jak THUMS.

Obowiązki

• Praca w zróżnicowanym zespole deweloperów i doktorantów.
• Przekładanie skryptów Pythona na przyjazny użytkownikowi interfejs graficzny (GUI).
• Automatyzacja metod pre- i post-procesingu przy użyciu Pythona lub innych języków programowania.
• Implementacja i ulepszanie różnych metod redukcji wymiarów (np. SVD, AutoEncoders, kernelPCA) w połączeniu z modelami regresji dla zaawansowanych symulacji metodą elementów skończonych obejmujących modele ciała ludzkiego.
• Przygotowanie i przeprowadzanie symulacji elementów skończonych z użyciem różnych modeli ciała ludzkiego.

Wymagania wobec kandydata

• Student studiów magisterskich w dziedzinie Mechaniki Obliczeniowej, Matematyki, Informatyki, Inżynierii Mechanicznej lub pokrewnej.
• Biegłość w Pythonie oraz technikach uczenia głębokiego/maszynowego/sztucznej inteligencji.
• Znajomość statystyki matematycznej i mechaniki strukturalnej (FE).
• Doświadczenie z frameworkami Pythona (np. keras, tensorflow, numpy) oraz umiejętności w Jupyter Notebook są zaletą.
• Zainteresowanie symulacjami modelami ciała ludzkiego i AI/Redukcją Rzędu Modelu.
• Znajomość LS-Dyna lub innych solverów metodą elementów skończonych.
• Silne umiejętności pracy zespołowej i komunikacyjne.
• Zdolność analitycznego i strategicznego myślenia.

Co oferujemy

• Kompleksowe mentorskie wsparcie i wprowadzenie.
• Możliwości rozwoju osobistego i zawodowego.
• Elastyczne godziny pracy.
• Cyfrowe oferty i opcje pracy zdalnej.
• Konkurencyjne wynagrodzenie.
• Oferty mieszkań studenckich (w zależności od dostępności w Monachium).
• Dodatkowe korzyści - zobacz bmw.jobs/benefits

Czy pasjonujesz się nowymi technologiami i innowacyjnym środowiskiem? Aplikuj teraz!