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Praktikant im Bereich datenbasierte Auslegung Fahrzeugsicherheit (w/m/x)

Prácticas de 4 a 6 meses

Munich (Germany)

Publicado el 2 de julio de 2026

  • Contrato

    Prácticas de 4 a 6 meses

  • Localización

    Munich (Germany)

  • Fecha de inicio

    Lo antes posible

  • Salario

    Información no proporcionada

  • Teletrabajo

    Parcial

BMW Group illustration
Unsere Abteilung bei der BMW Group verantwortet die Auslegung unserer Fahrzeuge auf weltweit bestehende Gesetzes- und Verbraucherschutzanforderungen zur passiven Sicherheit (Front- und Heckcrash). Das Mittel zur Auslegung ist dabei die FEM-Simulation, die Absicherung und der Nachweis der Gesetzeserfüllung erfolgt anhand eines Hardware-Crashes. Unser Spektrum reicht von aktuellen Serienfahrzeugen bis hin zu Prototypen der Neuen Klasse.

Was erwartet dich?
  • Du tauchst tief in KI-basierte Technologien ein und unterstützt uns dabei, sie gezielt in die Fahrzeugentwicklung zu bringen.
  • Außerdem wirkst du mit im spannenden Umfeld von Machine Learning, Deep Learning, Computer Vision, LLMs und Agenten, mit Fokus auf Datensatzaufbereitung und Labeling als Basis für unsere Modelle.
  • Darüber hinaus gestaltest du neue, datengetriebene Entwicklungsmethoden für die Fahrzeugsicherheit mit und bringst deine Ideen direkt in reale Use Cases ein.
  • Zudem unterstützt du ein interdisziplinäres Team und bekommst Einblicke in die BMW Fahrzeugsicherheit, von aktuellen Serienfahrzeugen bis hin zu Prototypen der Neuen Klasse.
  • Dich erwartet eine anspruchsvolle Aufgabe mit viel Verantwortung in einem motivierten, engagierten Team, in dem du Erfahrung im wissenschaftlichen Arbeiten sammelst und zukünftige Fahrzeugprojekte aus nächster Nähe kennenlernst.

Was bringst du mit?
  • Studium der Data Science, Informatik, Ingenieurswissenschaften, Mathematik oder vergleichbare Qualifikation, angestrebter Masterabschluss.
  • Kenntnisse im Bereich Data Science und Machine Learning von Vorteil.
  • Begeisterung für aktuelle Entwicklungen in KI (Machine Learning, Bildverarbeitung) und Interesse, diese für technische Problemstellungen nutzbar zu machen.
  • Kenntnisse in Python und Umgang mit Bibliotheken wie TensorFlow und PyTorch.
  • Erfahrungen im Umgang mit Open-Source-Communities (GitHub, etc.).
  • Grundkenntnisse in FEM-Simulation von Vorteil; Kenntnisse im Bereich Hyperparameteroptimierung sind ein Plus.
  • Verhandlungssichere Deutsch- und gute Englischkenntnisse.

Hast du Spaß daran, Neues zu lernen und unsere Abteilung tatkräftig zu unterstützen? Dann bewirb dich jetzt!

Was bieten wir dir?
  • Umfassendes Mentoring & Onboarding.
  • Persönliche & fachliche Weiterentwicklung.
  • Flexible Arbeitszeiten.
  • Mobilarbeit.
  • Attraktive & faire Vergütung.
  • Apartments für Studierende (nach Verfügbarkeit & nur am Standort München).
  • Und vieles mehr siehe bmw.jobs/waswirbieten

Startdatum: frühestens ab 20.07.2026

Dauer: 6 Monate

Arbeitszeit: Vollzeit

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 .

Fecha límite de candidatura

Siempre que la oferta esté en línea

Nivel de estudios

Nivel de máster o equivalente

Función

Estadísticas / Datos / Matemáticas aplicadas

Más información sobre la empresa

BMW Group

INNOVATION HEISST: VORSTELLEN, WAS SICH KEINER VORSTELLEN KANN.