Master Thesis AI-based Sensorless Edrive Control

Bosch · Renningen, Deutschland · full-time · Hybrid · 3. September 2026

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Veröffentlicht 3. September 2026 · Gefunden auf Bosch
Warum ein Lebenslauf für diese Stelle?

94 % der Arbeitgeber sagen, dass ihre Filter qualifizierte Kandidaten aussortieren, deren Lebenslauf nicht genau den Kriterien der Anzeige entspricht (Harvard Business School, 2021).

  • 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.
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Job Description

Electric drives are at the heart of modern mechatronics, and the industry is rapidly moving toward sensorless control to estimate rotor positions using software rather than physical sensors. This thesis explores how Artificial Intelligence and Neural Networks can revolutionize traditional control architectures. The goal is to investigate and design advanced neural network concepts that learn control and estimation tasks. By mapping system measurements to control states, this research aims to pave the way for the next generation of intelligent, software-defined electric drive control.

  • During your thesis you will gain a solid understanding of the physical models of electric drives (e.g., electric machines, inverters) and the simulation environment.
  • You will analyze state-of-the-art machine learning and neural network approaches applied to sensorless control of electric drives.
  • Furthermore, you will develop novel AI-based control architectures, exploring both modular and end-to-end neural network designs.
  • You will implement, test, and validate your control algorithms using high-fidelity electric drive simulation models.
  • Finally, you will document your methodology, analyze the results, and present your findings to the development team.

Qualifications

  • Education: Master studies in the field of Cybernetics, Engineering, Mathematics, Computer Science or comparable with good grades
  • Experience and Knowledge: profound knowledge of control engineering and machine learning; experience in Python or MATLAB
  • Personality and Working Practice: you excel at analyzing complex problems, structuring your tasks systematically, while driving results with a highly autonomous working style
  • Work Routine: we offer you the opportunity to work in a hybrid setup
  • Languages: very good in English

Additional Information

Start: according to prior agreement

Duration: 6 months

Requirement for this thesis is the enrollment at university. Please attach your CV, transcript of records, examination regulations and if indicated a valid work and residence permit.

Diversity and inclusion are not just trends for us but are firmly anchored in our corporate culture. Therefore, we welcome all applications, regardless of gender, age, disability, religion, ethnic origin or sexual identity.

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Felix Berkel (Functional Department)

+49 711 811 92301

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Arbeitgeber
Bosch
Ort
Renningen, Deutschland · Hybrid
Anstellungsart
full-time