Masterand Machine Learning und Simulation Thermomanagement (w/m/x)

Сформируйте будущее автомобильной технологии со своей магистерской диссертацией! В BMW Group инновации и страсть сходятся, чтобы предложить передовые автомобильные технологии, наполненные чистым удовольствием от вождения. Мы стремимся не только слушать, но и дать возможность высказаться и играть ключевую роль в передовых проектах нашим студентам. Присоединяйтесь к нам, чтобы стать частью динамичных команд, работающих с высокотехнологичными разработками в веселой и вдохновляющей атмосфере.

В настоящее время мы предлагаем привлекательную магистерскую позицию в области Машинного обучения и Симуляции теплового управления для батарейных электромобилей (БЭМ). Это исследование сосредоточено на улучшении процессов симуляции с помощью передовых методов машинного обучения, что критически важно для разработки новых методологий симуляции теплового управления БЭМ.

• Участие в междисциплинарных исследованиях на стыке наук о данных, машинного обучения и термодинамики.
• Погружение в понимание системного поведения батарейных электромобилей.
• Реализация и оценка подходов трансферного обучения, интегрированных в существующие методологии.
• Значительный вклад в текущие исследовательские темы во влиятельной манере.

Пожалуйста, обратите внимание, что необходимо обеспечить научное руководство вашей диссертации через университет.

• Вы в настоящее время учитесь на специальности в области компьютерных наук, инженерии, математики, физики или смежной области.
• Имеете сильный интерес к машинному обучению и наукам о данных.
• Владеете навыками программирования на Python и знакомы с библиотеками машинного обучения.
• Опыт работы с облачными вычислительными услугами (например, AWS) будет преимуществом.
• Владение немецким и английским языками.
• Являетесь самомотивированным человеком с желанием к самостоятельной работе.
• Имеете отличные коммуникативные навыки и навыки работы в команде.

• Тщательное наставничество и структурированный процесс адаптации.
• Возможности для личного и профессионального развития.
• Гибкие рабочие часы и возможности для удалённой работы.
• Конкурентоспособная заработная плата.
• Возможность студенческого жиль