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Stelle verifiziert vor 5 Stunden

Forschungsingenieur AI/ML und Kunststoffsimulation (w/m/div.)

Bosch·RenningenVor OrtFull-timeMittel
Gehalt nicht angegeben
Vox-Zusammenfassung
  • Aufgaben: Entwicklung daten- und physikbasierter Modelle, Verbindung von Machine Learning und Simulationen, Implementierung skalierbarer Workflows, industrielle Anwendung neuer Methoden, Kommunikation der Ergebnisse.
  • Anforderungen: Studium in Kunststofftechnik, Polymerwissenschaften, Maschinenbau, Computational Engineering oder vergleichbar; Kenntnisse in Struktur-Eigenschafts-Beziehungen, Simulation, AI/ML, Python, FEM/CAE, experimentelle Charakterisierung, Git/MLOps; sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse.
  • Vorteile & Bedingungen: Flexible Arbeitsmodelle, inklusive Teilzeit, mobiles Arbeiten, Jobsharing; Vielfalt und Inklusion sind fest in der Unternehmenskultur verankert.
  • Persönlichkeit: Analytisches Durchdringen komplexer Sachverhalte, proaktives Engagement in Projekten, klare und überzeugende Kommunikation.
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Stellenbeschreibung

• Du entwickelst daten- und physikbasierte Modelle, um das Verhalten von Werkstoffen, Prozessen und Bauteilen präzise abzubilden. • Geschickt verbindest du Machine Learning, Physics-Informed AI und Surrogatmodelle mit Simulations- und Versuchsdaten, um neue Erkenntnisse zu gewinnen. • Außerdem implementierst und validierst du skalierbare Workflows für die Simulation von Verarbeitungstechnologien sowie für die zuverlässige und robuste Bauteilauslegung. • Neue Methoden überführst du gemeinsam mit Material-, Prozess- und Simulationsexpertinnen bzw. Simulationsexperten erfolgreich in industrielle Anwendungen. • Technologien bewertest du fundiert und kommunizierst die Ergebnisse klar und verständlich an verschiedene Stakeholder. • Ausbildung: Studium (Master/Diplom) in Kunststofftechnik, Polymerwissenschaften, Maschinenbau, Computational Engineering, Materialwissenschaften oder vergleichbar, idealerweise ergänzt durch eine Promotion oder Forschungserfahrung • Erfahrungen und Know-how: fundierte Kenntnisse zu Struktur-Eigenschafts-Beziehungen, nichtlinearem Werkstoffverhalten, Verarbeitungstechnologien und beanspruchungsgerechter Bauteilauslegung; Erfahrung mit Simulation und Validierung von Polymerbauteilen und entsprechenden Verarbeitungstechnologien; praktische AI/ML- und Python-Erfahrung; sichere Verbindung datengetriebener und physikalischer Modelle; Kenntnisse in Physics-Informed ML, Surrogat-/Reduced-Order-Modellen oder Unsicherheitsquantifizierung sind wünschenswert; Erfahrung mit FEM/CAE bzw. Spritzgießsimulation (z. B. Abaqus, Ansys, Moldflow, Moldex3D oder Digimat); Wissen über experimentelle Charakterisierung, Git/MLOps oder den Transfer in industrielle Anwendungen sind von Vorteil • Persönlichkeit und Arbeitsweise: dir gelingt es, komplexe Sachverhalte analytisch zu durchdringen und strukturierte Lösungen zu entwickeln; du bringst dich proaktiv in Projekte ein und kommunizierst deine Ergebnisse klar und überzeugend • Sprachen: sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse www.bosch.com/research https://www.bosch-ai.com Bitte schick uns deine aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen zu (inkl. Lebenslauf, Zeugnisse). Wir bieten flexible Arbeitsmodelle: von unterschiedlichen Teilzeitmöglichkeiten über mobiles Arbeiten bis hin zum Jobsharing. Sprechen Sie uns gerne dazu an. 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 Fragen zum Bewerbungsprozess? Diana Stüber (Personalabteilung) Sie haben fachliche Fragen zum Job? Jan-Martin Kaiser (Fachabteilung) Cosima Thomas (Fachabteilung) Work #LikeABosch beginnt hier: Jetzt bewerben!

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Originalquelle
smartrecruiters
Veröffentlicht
22. Juli 2026 · echtes Datum
Zuletzt verifiziert
vor 5 Stunden
Qualitäts-Score
70/100
Gehalt angegeben0
Unternehmen identifiziert25
applyUrl10
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Vollständige Beschreibung20

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