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

Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft; München; Vor Ort; EUR 36.000 - 42.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Ein führendes Automobilunternehmen in München sucht einen Doktoranden für die Wirkkettenanalyse mit agentbasierter KI. In dieser spannenden Rolle entwickeln Sie eine teilautomatisierbare Kausalanalyse-Pipeline und forschen an modernen Ansätzen an der Schnittstelle von Künstlicher Intelligenz und Kausalmodellierung. Der ideale Kandidat sollte fundierte Programmierkenntnisse in Python, Erfahrung in Statistik und Machine Learning sowie Verhandlungssicherheit in Deutsch und Englisch mitbringen. Flexible Arbeitszeiten und umfassendes Mentoring werden geboten.

Leistungen

Umfassendes Mentoring

Persönliche und fachliche Weiterentwicklung

Flexible Arbeitszeiten

Mobilarbeit

Attraktiver Förderbetrag

Apartments für Studierende (nach Verfügbarkeit)

Qualifikationen

• Erfahrungen in der Analyse von Realweltdatensätzen, insbesondere in der Produktion.
• Kenntnisse in Kausalitätskonzepten wie strukturellen Kausalmodellen.
• Erfahrungen mit NLP und Multi-Agenten-Systemen von Vorteil.

Aufgaben

• Entwicklung einer Kausalanalyse-Pipeline zur Automatisierung des Analyseprozesses.
• Forschung zu Kausalmodellierung auf realen Datensätzen.
• Wissenschaftliche Dokumentation und Publikation der Ergebnisse.

Kenntnisse

Analytische Fähigkeiten

Programmieren in Python

Statistik und Machine Learning

Erfahrung mit Cloud-Computing-Umgebungen

Verhandlungssichere Deutschkenntnisse

Verhandlungssichere Englischkenntnisse

Ausbildung

Studienabschluss in Ingenieurwissenschaften, Data Science, Informatik oder Physik

Tools

Statistik- und ML-Frameworks

Jobbeschreibung

Doktorand Wirkkettenanalyse mit agentbasierter KI (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.

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.
• Studienabschluss in Ingenieuerswissenschaften, 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).

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.