PhD – Generator für optimierte Wicklungsschemata in elektrischen Maschinen (w/m/div.)
Bosch · Renningen, Deutschland · full-time · Hybrid · 3. September 2026
Warum ein Lebenslauf für diese Stelle?
- Sie sehen zuerst, wonach sie gefragt haben. Deine Erfahrung, die zur Anzeige passt, steht vorne, in den Worten der Anzeige, sodass sie beim Überfliegen in Sekunden gefunden wird.
- Er kommt an der Software vorbei. Viele größere Arbeitgeber nutzen Software, die Lebensläufe danach sortiert, wie genau sie zur Anzeige passen – oft bevor sie überhaupt jemand liest.
- In der Sprache der Anzeige. Eine Anzeige auf Spanisch bekommt einen Lebenslauf auf Spanisch, auch wenn deiner auf Portugiesisch ist.
- Deine Fakten, nichts erfunden. Deine eigene Erfahrung, neu geordnet und neu formuliert. Was die Anzeige will und dein Lebenslauf nicht zeigt, wird aufgelistet, damit du es ergänzt – nur wenn es stimmt. Du prüfst ihn, bevor du ihn verschickst.
Stellenbeschreibung
Sie entwickeln einen neuartigen mathematischen Ansatz zur umfassenden Modellierung von Pin-Wicklungssystemen (Hairpin-Wicklungen) und schaffen damit die Grundlage für innovative Auslegungen elektrischer Maschinen. Darüber hinaus erforschen und formulieren Sie robuste mathematische Darstellungen hochkomplexer realer Randbedingungen und Nebenbedingungen, einschließlich Symmetrieanforderungen, Betriebsbedingungen sowie Fertigungs- und Produktionsrestriktionen. Zu Ihren Aufgaben gehört die präzise Analyse und kritische Bewertung der rechnerischen Komplexität, der Umsetzbarkeit und der Laufzeitleistung Ihrer vorgeschlagenen diskreten Optimierungsalgorithmen. Nicht zuletzt integrieren Sie Ihre mathematischen Modelle in bestehende Simulationstools, um Wicklungsschemata anhand definierter Key Performance Indicators (KPIs) systematisch zu bewerten und zu optimieren.
Qualifikationen
- Ausbildung: hervorragender Hochschulabschluss (Master oder gleichwertig) in Angewandter Mathematik, Industrieller Technomathematik, Computational Engineering, Computational Engineering Science oder einer vergleichbaren Fachrichtung
- Erfahrung und Kenntnisse: Erfahrung im Bereich Optimierung, insbesondere in der diskreten Optimierung; Erfahrung mit der Simulation elektromagnetischer Felder sowie der Anwendung mathematischer Konzepte auf praxisnahe Fragestellungen, idealerweise mit Bezug zu elektrischen Maschinen; praxisnahe Kenntnisse objektorientierter Programmierprinzipien; sehr gute Programmierkenntnisse in MATLAB und Python; Erfahrung mit Softwareentwicklungswerkzeugen wie Versionsverwaltung (z. B. Git) und Visual Studio
- Persönlichkeit und Arbeitsweise: Sie sind versiert darin, komplexe Problemstellungen analytisch zu bearbeiten und innovative Lösungen zu entwickeln; Sie sind offen für neue Ideen und denken zukunftsorientiert; Sie kommunizieren klar und arbeiten konstruktiv im Team zusammen; zudem übernehmen Sie proaktiv Herausforderungen und finden Wege, Hindernisse zu überwinden
- Sprachen: verhandlungssicheres Englisch in Wort und Schrift; Deutschkenntnisse oder die Bereitschaft, Deutsch zu lernen
Zusätzliche Informationen
https://www.bosch-ai.com
https://www.bosch.com
Forschung
Das endgültige Promotionsthema wird von Ihrer Universität festgelegt.
Start: nach vorheriger Vereinbarung
Bitte reichen Sie alle relevanten Unterlagen ein (Lebenslauf, Zeugnisse sowie Links zu Ihrem GitHub- oder Kaggle-Account).
Vielfalt und Inklusion sind für uns nicht nur Trends, sondern fest in unserer Unternehmenskultur verankert. Daher begrüßen wir alle Bewerbungen – unabhängig von Geschlecht, Alter, Behinderung, Religion oder Weltanschauung, ethnischer Herkunft oder sexueller Identität.
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Celina Dannecker (Personalabteilung)
+49 711 811 21346
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Houda Benkour (Fachabteilung)
+49 711 811 26764
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- Arbeitgeber
- Bosch
- Ort
- Renningen, Deutschland · Hybrid
- Anstellungsart
- full-time