Praktikum / Abschlussarbeit GenAI & Machine Learning Leistungselektronik (w/m/d)

Arbeitsumfeld

Unser Bereich „Entwicklung E-Antrieb, Leistungselektronik & Getriebe“ der Group Components an den Standorten Kassel, Wolfsburg und Gaimersheim trägt die Verantwortung für die Entwicklung aller zukünftigen Pulswechselrichter (PWR) für Elektroantriebe im VW-Konzern. Wir gestalten die mobile Zukunft, indem wir unsere Innovationen konsequent in wirtschaftliche Produkte umsetzen und bestehende Technologien kontinuierlich weiterentwickeln. Werden Sie Teil unseres Teams!

Mögliche Aufgaben dieser Rolle

• Entwickeln und Erproben von KI-gestützten Engineering-Methoden und Tools zur Unterstützung, z.B. der Leiterplattenentwicklung (PCB-Design)
• Anwenden und Integrieren von GenAI und LLMs zur Lösung technischer Fragestellungen in den Bereichen Elektronik, Leistungselektronik und Systementwicklung
• Automatisieren von Engineering-Workflows durch die Entwicklung prototypischer Softwarelösungen und intelligenter Assistenzsysteme​
• Zusammenarbeiten in produktübergreifenden Teams innerhalb der VW-Group

Anforderungen an die Qualifikation

• Studierende im Bachelorstudium (>89 Credit Points) oder Masterstudium in den Bereichen Elektrotechnik, Systemtechnik, Informatik, Mechatronik, Embedded Systems oder vergleichbare Studiengänge​
• Gute bis sehr gute Studienleistungen​
• Gute Programmierkenntnisse, vorzugsweise in Python (oder einer vergleichbaren Programmiersprache) sowie Erfahrung mit GenAI, LLMs und AI-gestützten Engineering-Workflows
• Erste Kenntnisse in Simulations- und Engineering-Werkzeugen (z. B. MATLAB/Simulink, LTspice, PCB-Entwicklungsumgebungen oder vergleichbare Software) sind von Vorteil
• Englisch und Deutsch Sprachniveau B2

Folgende Dokumente sind mit der Bewerbung einzureichen

• Lebenslauf
• Aktuelle Immatrikulationsbescheinigung (außer im Gap Year)
• Aktueller Notenspiegel
• Bei einem Pflichtpraktikum zusätzlich eine Bescheinigung der Hochschule

Keywords

GenAI Engineering, Power Electronics, E‑Drive Development, Machine Learning Models, Neural Networks, Python Programming, AI Research, Electric Powertrain, Functional Safety Basics, Data Processing Pipelines