
Internship / Master's Thesis: Physics-Informed ML for Vehicle Dynamics Identification (w/ m/ d)
Auf einen Blick
Gehalt
13,90 €/Std. ≈ 1.092 € netto im Monat bei 20 Std./Woche
Median für Tech in München: 17,26 €/Std., aus 100 Werkstudentenanzeigen mit Gehaltsangabe der letzten 12 Monate. In 98 % der übrigen 95 Anzeigen ist die Bezahlung höher. Gehaltsübersicht
Voraussetzungen
Studium: Informatik, Mechatronik oder Elektrotechnik · Masterstudierende · Immatrikulation erforderlich
Sprachen: Deutsch fließend · Englisch fließend
Arbeitszeit & Dauer
35 Std./Woche · 6 Monate
Gut zu wissen
Abschlussarbeit möglich
Arbeitgeber
CARIAD · Hauptsitz in Bochum
Wir listen 11 offene Werkstudentenjobs und Praktika bei CARIAD, davon 3 in München. Seit März 2026 haben wir dort 48 weitere gelistet, die inzwischen geschlossen sind. Alle Stellen von CARIAD
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26 der 467 Stellen sind hybrid oder remote und nennen ein Gehalt, darunter auch diese.
Skills laut Anzeige
Symbolic RegressionPyTorchVehicle DynamicsPhysics-informed Machine LearningPythonSINDyMachine LearningSystem IdentificationControl Design
Stellenbeschreibung
Bewerbung vorbereiten Lebenslauf und Anschreiben passend zu dieser Stelle, kostenlos.
Beschreibung bereitgestellt von CARIAD
Wir sind CARIAD, das Automotive-Software-Unternehmen der Volkswagen Group. Unsere Teams entwickeln Softwareplattformen und digitale Kundenfunktionen für legendäre Marken wie Audi, Volkswagen und Porsche – und unterstützen so die Volkswagen Group auf ihrem Weg zum führenden automobilen Technologiekonzern. CARIDIANS in Softwarezentren in Deutschland, den USA, China, Estland und Indien arbeiten daran, die Automobilität für alle neu zu gestalten.
DEIN TEAM
Für die Abteilung Vehicle, Energy, Motion & Body (VEMB) suchen wir eine:n Student:in (Praktikum oder Masterarbeit) für das Projekt „Systemidentifikation mit Physics-informed Machine Learning für die Fahrzeugdynamik“. Unsere Abteilung entwickelt fortschrittliche Software für Fahrzeugenergie-, Fahrzeugbewegungs- und Karosseriesysteme. Unser VEMB-Pre-Development-Team arbeitet an Methoden für das End-to-End-Lernen von VEMB-Funktionen, um eine schnellere, skalierbare und kostengünstigere Produktentwicklung zu ermöglichen. Wir decken den gesamten Entwicklungsbereich ab – von ersten Konzepten bis hin zu Proof of Concepts in Testfahrzeugen – in enger Zusammenarbeit mit den Abteilungen der Serienentwicklung.
DEINE AUFGABEN
- Den Stand der Technik in der Literatur zu Physics-informed Machine Learning untersuchen und Methoden zur Modellierung der Fahrzeugdynamik bewerten (z. B. SINDy, Symbolic Regression usw.)
- Geeignete Ansätze bewerten und auswählen, um die Simulation-to-Reality-Lücke zu minimieren
- Die ausgewählten Methoden implementieren, erweitern und optimieren
- Die entwickelten Modelle sowohl anhand synthetischer als auch realer Datensätze validieren
- Mit Teams in den Bereichen Pre-Development und Serienentwicklung zusammenarbeiten
- Mit einer Doktorandin oder einem Doktoranden im Bereich Physics-informed Machine Learning und Simulation-to-Reality-Transfer zusammenarbeiten
DAS BRINGST DU MIT
- Laufendes Studium in einem relevanten Bereich wie Informatik, Robotik, Elektrotechnik oder Mechatronik, mit einem starken Fokus auf Machine Learning
- Kenntnisse in Regelungsentwurf und Machine Learning (Physics-informed Machine Learning ist von Vorteil)
- Erfahrung mit Python und Machine-Learning-Frameworks wie PyTorch usw.
- Praktische Erfahrung durch reale Projekte, wie z. B. Studentenprojekte, Praktika oder vorherige Berufserfahrung
- Ausgeprägte analytische Fähigkeiten und Problemlösungskompetenz
- Hohes Maß an Engagement, Eigeninitiative und Teamarbeit
- Fließende Englisch- und Deutschkenntnisse sowie gute Kommunikationsfähigkeiten
NICE TO KNOW
- Möglichkeit für Remote-Arbeit innerhalb Deutschlands
- Dauer: 6 Monate
- 35 Stunden/Woche
- Vergütung: 13,90 €/Stunde
Bei CARIAD schätzen wir Individualität und Vielfalt – denn wir sind überzeugt, dass uns unsere Unterschiede stärker machen. Wir setzen uns aktiv dafür ein, Teams mit unterschiedlichen Hintergründen, Perspektiven und Erfahrungen aufzubauen. Unser Ziel ist ein Arbeitsumfeld, in dem sich alle wertgeschätzt fühlen und ihre Stärken einbringen können. Wenn du aufgrund einer Behinderung Unterstützung bei deiner Bewerbung brauchst, melde dich gerne bei uns unter [email protected] – wir helfen dir gerne weiter.
Es gelten:20-Stunden-Regel140/280-Tage-RegelWerkstudentenprivilegBrutto-Netto-Rechner