Job Description

Arbeitsumfeld

In der Vorentwicklung Bodysystem der Marke Volkswagen arbeiten Sie an fachbereichsübergreifenden Projekten und gestalten aktiv strategische Innovationsthemen der Aufbauentwicklung. In einem interdisziplinären Team aus Experten entwickeln Sie die Highlights zukünftiger Fahrzeuggenerationen und treiben diese bis zur Serienreife voran. Dabei setzen Sie auf modernste wissenschaftliche Methoden und neueste Erkenntnisse. Crashsimulationen bilden einen zentralen Baustein der virtuellen Fahrzeugentwicklung, für die präzise Materialmodelle benötigt werden. Sie wirken daran mit, ein KI-basiertes Verfahren zu entwickeln, das auf Basis reduzierter Versuchsdaten Materialähnlichkeiten erkennt und erste Materialkarten für Simulationen ableitet. So leisten Sie einen direkten Beitrag zur Effizienzsteigerung und Zukunftsfähigkeit der Fahrzeugentwicklung. Ein dreimonatiges Praktikum vor Beginn der Abschlussarbeit ist wünschenswert, da es Ihnen einen optimalen Einstieg in das Team und die Thematik ermöglicht. Gestalten Sie mit uns die Zukunft des Fahrzeugs – bewerben Sie sich jetzt und werden Sie ein Teil unseres Teams!

Mögliche Aufgaben dieser Rolle

• Mitwirken bei der Entwicklung eines KI-Verfahrens zur Ableitung initialer Materialkarten für die Crashsimulation
• Trainieren und Bewerten von Machine-Learning-Modellen zur Vorhersage relevanter Materialkennwerte
• Validieren der generierten Materialkarten anhand von Simulations- und Versuchsdaten
• Bearbeiten der Themen im Rahmen einer agilen Arbeitsweise

Anforderungen an die Qualifikation

• Studierende in den Bereichen Maschinenbau, Luft- und Raumfahrttechnik, Simulationstechnik, Informatik oder vergleichbare Studienrichtungen
• Sehr gute Studienleistungen sowie ein abgeschlossenes Bachelorstudium
• Grundkenntnisse der Finiten-Elemente-Analyse, vorzugsweise explizite FEA mit PamCrash
• Grundkenntnisse zu Machine-Learning-Methoden
• Gute Programmierkenntnisse in Matlab oder Python
• Deutsch und Englisch Sprachniveau B2

Folgende Dokumente sind mit der Bewerbung einzureichen

• Lebenslauf
• Aktuelle Immatrikulationsbescheinigung
• Aktueller Notenspiegel
• Bei einem Pflichtpraktikum zusätzlich die Bescheinigung der Hochschule
• Ggf. Arbeits- und Aufenthaltserlaubnis inkl. Zusatzblatt

Keywords

Deep Learning Methoden, Numerische Optimierung, FE-Modellierung, Mustererkennung, Regressionsverfahren, High-Performance-Computing, MATLAB Kenntnisse, Multivariate Analyse, Algorithmenentwicklung

Kontakt für diese Ausschreibung: Helen Vahlberg