Doktorand Entwicklung Agentic AI zur E/E Fehlerdiagnose im Gesamtfahrzeug (w/m/x)

Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft; München; Vor Ort; EUR 40.000 - 60.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Ein internationales Automobilunternehmen in München sucht einen Doktoranden im Bereich Agentic AI zur Unterstützung der E/E-Fehlerdiagnose. In dieser Position analysieren Sie Multi-Agent-Systeme, implementieren verschiedene Modelle und arbeiten eng mit interdisziplinären Teams zusammen. Die Anforderungen beinhalten einen Studienabschluss in Informatik oder ähnlich, fundierte Erfahrungen in Machine Learning und Programmierkenntnisse in Python. Flexibles Arbeiten und umfassendes Mentoring sind Teil des Angebots.

Leistungen

Umfassendes Mentoring

Flexible Arbeitszeiten

Mobilarbeit

Attraktiver Förderbetrag

Apartments für Studierende

Qualifikationen

• Fundierte Erfahrung mit Machine Learning und zugehörigen Use-Cases.
• Sehr gute Programmierkenntnisse, insbesondere mit Python.
• Verhandlungssichere Deutsch- und Englischkenntnisse.

Aufgaben

• Untersuchung von Multi-Agent-Systemen zur Unterstützung der E/E-Fehleranalyse.
• Implementierung und Bewertung von Agentenmodellen.
• Entwicklung von Methoden zur Robustheitsmessung der AI-generierten Aussagen.

Kenntnisse

Machine Learning

Python

LLMs

Keras

Pytorch

Deutsch

Englisch

Ausbildung

Studienabschluss in Informatik, Computer Science oder vergleichbar

Tools

Multi-Agentensysteme

N8N

MCP

Jobbeschreibung

Wählen Sie aus, wie oft (in Tagen) Sie eine Benachrichtigung erhalten möchten:

Doktorand Entwicklung Agentic AI zur E/E Fehlerdiagnose im Gesamtfahrzeug (w/m/x)

Die Fachabteilung System-, Toolentwicklung ist zentral verantwortlich für Systeme, Tools und Innovationen in der Hardware- und E/E (Elektrik/Elektronik) Fehler-Analyse innerhalb des weltweiten BMW-Produktionsnetzwerks. Zu den Aufgaben gehören die Erarbeitung digitaler Lösungen zur Erfassung und Bereitstellung von Fahrzeugdaten aus der Produktion sowie die Gestaltung und Weiterentwicklung der Toollandschaft, um einen effizienten Absicherungs- und Analyseprozess sicherzustellen.

Was erwartet dich?

• Du untersuchst, wie ein Multi-Agent-System aufgebaut werden muss, um die E/E-Fehleranalyse zu unterstützen.
• Dabei implementierst, testest und bewertest du verschiedene Agentenmodelle (basierend auf LLM, oder Large Industry Models) hinsichtlich ihrer Aussagefähigkeit einzeln und im Verbund im E/E Fehlerkontext.
• Du legst die Grundlagen einer erfolgreichen Agentisierung durch Beschreibung von Datenontologien.
• Du entwickelst und bewertest Methoden zur Robustheitsmessung der AI-generierten Aussagen.
• Du arbeitest eng mit interdisziplinären BMW-Teams, Fehleranalysten, MLOps Engineers und akademischen Partner:innen zusammen.
• Studienabschluss in Informatik, Computer Science, Wirtschaftsinformatik, Physik, Mathematik, Ingenieurswissenschaften oder eines vergleichbaren Studienganges.
• Fundierte Erfahrung mit Machine Learning und zugehörige Use-Cases mit LLMs oder RAG-Systemen.
• Sehr gute Programmierkenntnisse, insbesondere mit Python und gängigen ML-Frameworks, wie z.B. Keras, Pytorch.
• Idealerweise Erfahrung im Umgang mit multimodalen Daten, wie sie in der E/E-Fahrzeugkommunikation vorkommen.
• Erfahrung mit Multi-Agentensystemen, wie z. B. N8N oder MCP vorteilhaft.
• Verhandlungssichere Deutsch- und Englischkenntnisse.
• Wissenschaftliche Publikationserfahrung ist von Vorteil.

Du bist motiviert und hast Lust, mit uns das digitale Mobilitätserlebnis von morgen zu gestalten? Bewirb dich jetzt!

Hinweis:Bitte bewirb dich ausschließlich online über unser Karriereportal. Bewerbungen auf anderen Kanälen (insb. auch E-Mail) können nicht berücksichtigt werden. Staatsangehörige von Ländern außerhalb der Europäischen Union benötigen für die Dauer des Programms eine gültige Aufenthalts- bzw. Arbeitserlaubnis.

Was bieten wir dir?

• Umfassendes Mentoring & Onboarding.
• Persönliche & fachliche Weiterentwicklung.
• Flexible Arbeitszeiten.
• Mobilarbeit.
• Attraktiver, fairer Förderbetrag.
• Apartments für Studierende (nach Verfügbarkeit & nur am Standort München).

Startdatum: ab 15.01.2026
Dauer: 36 Monate
Arbeitszeit:Vollzeit

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