Forschungsingenieur AI/ML und Kunststoffsimulation (w/m/div.)

Bei Bosch gestalten wir Zukunft mit hochwertigen Technologien und Dienstleistungen, die Begeisterung wecken und das Leben der Menschen verbessern. Unser Versprechen an unsere Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter steht dabei felsenfest: Wir wachsen gemeinsam, haben Freude an unserer Arbeit und inspirieren uns gegenseitig. Willkommen bei Bosch.

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Aufgaben

Du entwickelst daten- und physikbasierte Modelle, um das Verhalten von Werkstoffen, Prozessen und Bauteilen präzise abzubilden.; Geschickt verbindest du Machine Learning, Physics-Informed AI und Surrogatmodelle mit Simulations- und Versuchsdaten, um neue Erkenntnisse zu gewinnen.; Außerdem implementierst und validierst du skalierbare Workflows für die Simulation von Verarbeitungstechnologien sowie für die zuverlässige und robuste Bauteilauslegung.; Neue Methoden überführst du gemeinsam mit Material-, Prozess- und Simulationsexpertinnen bzw. Simulationsexperten erfolgreich in industrielle Anwendungen.; Technologien bewertest du fundiert und kommunizierst die Ergebnisse klar und verständlich an verschiedene Stakeholder.

Anforderungen

Ausbildung : Studium (Master/Diplom) in Kunststofftechnik, Polymerwissenschaften, Maschinenbau, Computational Engineering, Materialwissenschaften oder vergleichbar, idealerweise ergänzt durch eine Promotion oder Forschungserfahrung; Erfahrungen und Know-how : fundierte Kenntnisse zu Struktur-Eigenschafts-Beziehungen, nichtlinearem Werkstoffverhalten, Verarbeitungstechnologien und beanspruchungsgerechter Bauteilauslegung, Erfahrung mit Simulation und Validierung von Polymerbauteilen und entsprechenden Verarbeitungstechnologien, praktische AI/ML- und Python-Erfahrung, sichere Verbindung datengetriebener und physikalischer Modelle, Kenntnisse in Physics-Informed ML, Surrogat-/Reduced-Order-Modellen oder Unsicherheitsquantifizierung sind wünschenswert, Erfahrung mit FEM/CAE bzw. Spritzgießsimulation (z. B. Abaqus, Ansys, Moldflow, Moldex3D oder Digimat), Wissen über experimentelle Charakterisierung, Git/MLOps oder den Transfer in industrielle Anwendungen sind von Vorteil; Persönlichkeit und Arbeitsweise: dir gelingt es, komplexe Sachverhalte analytisch zu durchdringen und strukturierte Lösungen zu entwickeln, du bringst dich proaktiv in Projekte ein und kommunizierst deine Ergebnisse klar und überzeugend; Sprachen : sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse