192950 Veröffentlicht: 25.08.2026 Cost Engineering München Neu Cost Engineering München München

BMW Group; München; Hybrid; EUR 24.000 - 31.000; Teilzeit

Benefits dieser Stelle

Mentoring & Onboarding

Flexible Arbeitszeiten

Mobilarbeit

Vergütung

Urlaubs- und Weihnachtsgeld

Studentenapartments München

Zusammenfassung

Die BMW Group bietet eine Doktorandenstelle im Bereich multimodale KI-Systeme zur Erkennung elektronischer Komponenten im Cost Engineering. Sie arbeiten am Aufbau eines KI-Systems mit Fokus auf Text-, Bild- und Messdaten und testen Prototypen in realen Workflow-Umgebungen in München.

Sie verfügen über einen Masterabschluss in KI oder verwandten Bereichen, starke Python-/ML-Kenntnisse sowie Erfahrung mit Vision-Language-Modellen.

Qualifikationen

• Abgeschlossenes Studium mit Masterabschluss in einem relevanten Fach.
• Fundierte Kenntnisse in Python und ML/DL.
• Erfahrung mit Computer Vision und Transformer-Architekturen.

Aufgaben

• Unterstützung bei der Forschung zu multimodalen KI-Systemen zur Erkennung elektronischer Komponenten.
• Analyse von Cost-Engineering-Prozessen für Leiterplatten und Bauteile.
• Aufbau und Aufbereitung heterogener Datengrundlagen (PCB-Scans, BOMs, Datenblätter).
• Entwicklung textbasierter Verfahren zur Extraktion von Bauteilparametern aus Dokumenten.
• Entwicklung bildbasierter Verfahren zur Erkennung und Beschreibung von Bauteilen auf Leiterplatten.
• Fusion von Text-, Bild- und Messdaten zur Reduktion unsicherer Hypothesen und zur robusten Bauteilidentifikation.
• Validierung des Systems anhand gelabelter Datensätze und externer Quellen.

Kenntnisse

Python

Machine Learning

Deep Learning

Computer Vision

Vision-Language Models

PyTorch

HuggingFace

Englisch

Ausbildung

Master in Künstliche Intelligenz

Master in Informatik

Master in Elektrotechnik

Tools

PyTorch

HuggingFace

TensorFlow

Jobbeschreibung

Doktorand Multimodale KI Systeme zur Erkennung elektronischer Komponenten Cost Engineering (w/m/x)

Die Dissertation ist ein bedeutsamer Schritt auf dem Weg zu einer wissenschaftlichen Karriere – die du zusammen mit uns gestalten kannst. An der Seite von erfahrenen Mentor:innen hast du die Möglichkeit, deine Leidenschaft und deine wissenschaftliche Kompetenz auf ganz reale Herausforderungen anzuwenden und die Zukunft der Mobilität mitzugestalten.

Wir unterstützen Einkauf, Entwicklung, Produktlinie und Controlling bei der Analyse und Optimierung der Herstellkosten über den gesamten Produktentstehungsprozess eines Fahrzeuges sowie bei der Auswahl und Auslegung zukünftiger Werke.

Was erwartet dich?

• Du unterstützt bei der Forschung an einem multimodalen, agentischen KI-System zur automatisierten Erkennung und strukturierten Beschreibung elektronischer Komponenten im Cost Engineering Elektronik.
• Außerdem wirkst du mit bei der Analyse bestehender Cost-Engineering-Prozesse für Leiterplatten, Steuergeräte und elektronische Bauteile sowie bei der Ableitung fachlicher und technischer Anforderungen.
• Darüber hinaus trägst du bei zum Aufbau und zur Aufbereitung heterogener Datengrundlagen, insbesondere PCB-Scans, geometrische Messdaten, Lieferantendokumentationen, Stücklisten, Datenblätter und externe Bauteildatenbanken.
• Du unterstützt bei der Entwicklung textbasierter Verfahren zur Extraktion und Strukturierung von Bauteilparametern aus Datenblättern, Bill of Materials und weiteren technischen Dokumenten.
• Du entwickelst bildbasierte Verfahren zur Erkennung, Segmentierung und Beschreibung elektronischer Komponenten auf Leiterplatten, einschließlich Package-Geometrie, Pin-Konfigurationen und Markierungen.
• Außerdem unterstützt du bei der Konzeption und Umsetzung der Fusion von Text-, Bild- und Messdaten zur Reduktion mehrdeutiger Bauteilhypothesen sowie zur robusten Bauteilidentifikation inklusive Plausibilitätsprüfungen und Confidence Scoring.
• Schließlich wirkst du mit bei der Validierung des Systems anhand gelabelter Datensätze, externer Datenquellen und Konsistenzchecks sowie bei der Entwicklung eines prototypischen Systems mit Anbindung an repräsentative Cost-Engineering-Workflows und Datenbanken.
• Abgeschlossenes Studium mit Masterabschluss in Künstlicher Intelligenz, Informatik, Elektrotechnik, Ingenieurwissenschaften, Data Science, Wirtschaftsinformatik oder einem vergleichbaren Studiengang.
• Fundierte Kenntnisse in Python sowie praktische Erfahrung mit Machine Learning, Deep Learning oder datengetriebener Modellierung.
• Erfahrung oder starkes Interesse an Computer Vision, Vision-Language Models, Large Language Models, Transformer-Architekturen, PyTorch, HuggingFace oder vergleichbaren Frameworks.
• Verständnis für strukturierte und unstrukturierte technische Daten, z.B. Datenblätter, Stücklisten, Messdaten, Tabellen und Datenbanken.
• Interesse an elektronischen Komponenten, Leiterplatten, Steuergeräten und deren Bedeutung für Cost Engineering, Lieferantenbewertung und technische Optimierung.
• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift.

Hinweis: Staatsangehörige von Ländern außerhalb der Europäischen Union benötigen für die Dauer des Programms eine gültige Aufenthalts- bzw. Arbeitserlaubnis.

Wenn du es in die nächste Runde schaffst, erhältst du per E-Mail eine Einladung zu einem Videointerview. Bitte überprüfe regelmäßig auch deinen Spam-Ordner.

Was bieten wir dir?

• Umfassendes Mentoring & Onboarding.
• Persönliche & fachliche Weiterentwicklung.
• Flexible Arbeitszeiten.
• Mobilarbeit.
• Attraktive & faire Vergütung.
• Jährliche Sonderzahlungen wie Urlaubsgeld und Weihnachtsgeld.
• Apartments für Studierende (nach Verfügbarkeit & nur am Standort München).

Hilfreiche Tipps zu deiner Bewerbung und dem Bewerbungsprozess findest du hier .

Wir bei der BMW Group legen großen Wert auf Gleichbehandlung und Chancengleichheit. Unsere Recruiting-Entscheidungen basieren auf der Persönlichkeit, den Erfahrungen und Fähigkeiten der Bewerber:innen. Mehr dazu hier .

Doktorand Multimodale KI Systeme zur Erkennung elektronischer Komponenten Cost Engineering (w/m/x)

München

Deutschland

Unternehmensbereich:

München

Arbeitsbereich:

Veröffentlichungsdatum:

Nachwuchsprogramme

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