Job Search and Career Advice Platform

Aktiviere Job-Benachrichtigungen per E-Mail!

Doktorand Wirkkettenanalyse mit agentbasierter KI (w/m/x)

BMW Group

München

Vor Ort

EUR 60.000 - 80.000

Vollzeit

Gestern
Sei unter den ersten Bewerbenden

Erstelle in nur wenigen Minuten einen maßgeschneiderten Lebenslauf

Überzeuge Recruiter und verdiene mehr Geld. Mehr erfahren

Zusammenfassung

Ein führendes Automobilunternehmen bietet eine Promotionsstelle in München an, die sich mit modernen Ansätzen der Kausalmodellierung und Agentic AI beschäftigt. Die Stelle erfordert fundierte Kenntnisse in Statistik und Machine Learning sowie gute Programmierkenntnisse in Python. Die Aufgabe umfasst die Entwicklung eines KI-Agenten, der zu innovativen Analyseprozessen beiträgt. Umfangreiche Mentoring-Möglichkeiten und flexible Arbeitszeiten sind Teil des Angebots.

Leistungen

Umfassendes Mentoring
Flexible Arbeitszeiten
Mobilarbeit
Attraktiver Förderbetrag
Apartments für Studierende

Qualifikationen

  • Fundierte Erfahrung in Statistik und Machine Learning, insbesondere in High-Dimensional Inference.
  • Erfahrung in der Analyse von Daten in produktionsnahen Umgebungen.
  • Kenntnisse in NLP, Retrieval-Technologien und KI-Agenten sind vorteilhaft.

Aufgaben

  • Entwicklung einer teilautomatisierbaren Kausalanalyse-Pipeline.
  • Forschung zu Statistik und ML-Methoden zur Kausalmodellierung.
  • Wissenschaftliche Dokumentation und Zusammenarbeit mit Experten.

Kenntnisse

Statistik und Machine Learning
Programmierung mit Python
Analyse von Realweltdatensätzen
Verhandlungssichere Deutschkenntnisse
Verhandlungssichere Englischkenntnisse

Ausbildung

Studienabschluss in Ingenieurwissenschaften oder Data Science

Tools

AWS
Statistik- und ML-Frameworks
Jobbeschreibung

FORME AUS DEINER LEIDENSCHAFT EINE KARRIERE.

PROMOTION BEI DER BMW GROUP.

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.

Unsere Abteilung treibt Innovationen voran, die unsere Entwicklungsprozesse intelligenter, effizienter und robuster machen.

Im Rahmen dieser Promotionsarbeit erforschst Du moderne Ansätze an der Schnittstelle von Agentic AI, Kausalmodellierung und Knowledge Integration.

Was erwartet dich?
  • Entwicklung einer teilautomatisierbaren Kausalanalyse-Pipeline von Data Preprocessing über Feature Selection bis hin zu Model Selection und Knowledge Integration sowie Zusammenfassung & Interpretation der Ergebnisse.
  • Entwicklung eines KI-Agenten / Multi-Agenten-Systems als Orchestrator zur Teilautomatisierung des Analyseprozesses.
  • Forschung zu und Bewertung von Statistik und ML-Methoden zur Kausalmodellierung auf Realweltdatensätzen (z. B. Regularisierungsmethoden, Structural Causal Models, Explainability‑Konzepte).
  • Konzeption und Aufbau eines Knowledge‑Integration‑Moduls zur systematischen Einbindung von Metadaten wie Expertenwissen, physikalischen Zusammenhängen und Fachliteratur in den Analyseprozess.
  • Validierung des Frameworks anhand realer Use Cases, vornehmlich im Produktionsumfeld.
  • Wissenschaftliche Dokumentation, Publikation der methodischen Ergebnisse sowie enge Zusammenarbeit mit Expert:innen aus Data Science, Engineering und Produktion.
Was bringst du mit?
  • Studienabschluss in Ingenieurwissenschaften, Data Science, Informatik, Physik oder eines vergleichbaren Studienganges.
  • Fundierte Erfahrung in Statistik und Machine Learning (Insbesondere High‑Dimensional Inference, Sparsity & Regularization, sowie Explainability), sowie Best‑Practices in der Modellbewertung und -auswahl.
  • Sehr gute Programmierkenntnisse, insbesondere mit Python und gängigen Statistik‑ und ML‑Frameworks.
  • Erfahrung in der Analyse von Realweltdatensätzen, wie sie etwa in der Produktion oder der Fahrzeugentwicklung vorkommen sowie Erfahrung mit Cloud‑Computing‑Umgebungen, idealerweise AWS.
  • Idealerweise Berührungspunkte mit Kausalitätskonzepten, wie Structural Causal Models/ Structural Equation Models, Causal Graphs, Bayesian Networks und zugehörige Algorithmen.
  • Kenntnisse in NLP, Retrieval‑Technologien, KI-Agenten und Multi‑Agenten‑Systemen vorteilhaft.
  • Verhandlungssichere Deutsch‑ und Englischkenntnisse.

Du besitzt analytische Fähigkeiten und hast Lust, mit uns die Mobilität 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).

Und vieles mehr siehe bmw.jobs/waswirbieten .

Startdatum: ab 01.02.2026

Dauer: 36 Monate

Arbeitszeit: Vollzeit

Du hast Fragen? Dann reiche dein Anliegen ganz einfach über unser Kontaktformular ein. Deine Anfrage wird im Nachgang telefonisch oder per E‑Mail beantwortet.

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 .

Hol dir deinen kostenlosen, vertraulichen Lebenslauf-Check.
eine PDF-, DOC-, DOCX-, ODT- oder PAGES-Datei bis zu 5 MB per Drag & Drop ablegen.