Stellenausschreibung

Wir bewerben uns bei dir. Diese Formulierung überrascht dich vielleicht, da du dich gerade mit deiner eigenen Bewerbung beschäftigst? Als Teaser nennen wir dir 5 Argumente. Den Blockbuster zeigen wir im Bewerbungsprozess. Die Sequels erlebst du bei TWT. Find's raus!

Themen am Puls der Zeit. Artificial Intelligence, Autonomous Driving, E-Mobility, Model Based Systems Engineering oder Virtual Experience.
Unser Anspruch. Durch unsere Forschungsexpertise punkten wir in unseren Industrieprojekten.
Wir sind ein TOP-Team. Hochqualifiziert (Promotion/Master), innovativ, weltoffen und mit einem besonderen Faible für kooperatives Arbeiten.
Unsere Kunden und Partner. Mercedes-Benz, Daimler Truck, BMW, Audi, Porsche, CARIAD, IBM, Dassault Systèmes, Samsung und Microsoft.
Remote Arbeit. Enge Zusammenarbeit mit unseren Kunden, je nach Projekt virtuell oder von einem unserer Standorte.

Zukünftige Aufgaben

Du entwickelst kreative, intelligente Lösungen, um komplexe Systeme, Phänomene und Prozesse des Digital Engineering und der Future Mobility zu abstrahieren, modellieren und simulieren.
Du beantwortest technische Fragestellungen durch numerische Methoden und Simulation und optimierst diese mit physikalischen Ersatz-, Greybox-, Blackbox- und adaptiven Regelungstechnik-Elementen sowie Software-basierter Automatisierung.
Du berätst unsere Kunden sowohl zu klassischen CAD-/CAE-Simulationen als auch disruptiven Ansätzen auf Basis des neuesten Stands der Forschung.
Du erforschst Methoden der multimodalen Modellierung und Analyse, des maschinellen Lernens und angewandter künstlicher Intelligenz.
Du konzipierst und evaluierst reale und virtuelle Messungen über adaptive Digital Twins.
Du planst, realisierst und berätst zu zukunftsweisenden Projekten in enger Zusammenarbeit mit Kollegen, Partnern und vor allem unseren Kunden - von der Idee und Konzeption über die Umsetzung bis hin zur Validierung.
Du entwickelst Deine Karriere weiter in den Dimensionen Fachexpertise, Projektmanagement oder Führung.

Dein Profil

Überzeugend abgeschlossenes Masterstudium in einer Ingenieurswissenschaft (z.B. Computational Engineering, Mechatronik, Elektrotechnik, Maschinenbau, Luft- und Raumfahrt) oder im Bereich Informatik, Physik, Mathematik, gerne mit Promotion
Fundierte Kenntnisse in mathematisch-physikalischer Modellierung und in mindestens einer Disziplin der computergestützten Simulation (z.B. zu Mehrkörpersimulation, E/E-Technik, Fahrzeugdynamik, Regelungstechnik, Finiten Elementen)
Erweiterte Kenntnisse in relevanter SW / Programmierung (z.B. Python, Matlab, Simpack, Dymola oder TensorFlow, C++, Java, R)
Erfahrung in maschinellem Lernen, KI, Smart Data Analytics oder alternativ in relevanten Methoden zu Whitebox-/Greybox-/Blackbox-Modellierung oder adaptiver Regelung
Ausgeprägter Innovationsgeist mit Freude am Lernen und Tüfteln sowie an der Vermittlung Deines Wissens an Kunden und Kollegen
Hohes Maß an Eigeninitiative und ausgeprägtes Interesse an Projektleitung und Kundenkommunikation
Sehr gute Englischkenntnisse

Facts & Benefits

Direkte Zusammenarbeit mit den Entwicklungs- und IT-Abteilungen der Premium-Fahrzeughersteller
Forschungskontakte zu führenden Universitäten wie dem Massachusetts Institute of Technology
Mitbestimmen, mitgestalten, deinen Fingerabdruck hinterlassen
Simultanes, kollaboratives Arbeiten mittels moderner digitaler Plattformen
Flexible Arbeitsgestaltung, ein attraktives Gleitzeitmodell und remote Arbeit
Strukturiertes Onboarding und offene Ohren für all deine Fragen
Attraktive Zusatzleistungen sowie kostenlos frisches Obst, Kaffee und Tee

Haben wir dich mit unserer Bewerbung neugierig gemacht? Dann bewirb dich bei uns!

Solltest du dich für weitere Stellen interessieren, gib diese bitte bei der Bewerbung auf deine favorisierte Stelle im Feld „Weitere Stellenwünsche“ an (siehe FAQ).

Kontakt

Kennziffer TWT-24013
Ort: Stuttgart, München, Ingolstadt

Für Rückfragen steht dir Herr Dipl.-Math. Olaf Fischbach gerne zur Verfügung.
TWT GmbH Science & Innovation · Industriestraße 6 · 70565 Stuttgart · Tel. +49 - 711.21 57 77.0

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