Promotion - Datengetriebene Modifikation von Kunststoffen zur bauteil- und prozessspezifischen Eigenschaftsoptimierung

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About this role

Unternehmensbeschreibung

Bei Bosch gestalten wir Zukunft mit hochwertigen Technologien und Dienstleistungen, die Begeisterung wecken und das Leben der Menschen verbessern. Unser Versprechen an unsere Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter steht dabei felsenfest: Wir wachsen gemeinsam, haben Freude an unserer Arbeit und inspirieren uns gegenseitig. Willkommen bei Bosch.

Die Robert Bosch GmbH freut sich auf Ihre Bewerbung!

Stellenbeschreibung

  • Sie entwickeln eine innovative Methodik zur datengetriebenen Vorhersage von Prozess‑ und Werkstoffeigenschaften von Kunststoffen und schaffen damit die Grundlage für fundierte, zielgerichtete Werkstoffentscheidungen.
  • Dabei kombinieren Sie physikalische und/oder chemische Modelle mit relevanten Prozessgrößen sowie Werkstoffkennwerten, um eine gezielte und effiziente Werkstoffmodifikation zu ermöglichen.
  • Sie entwickeln, implementieren, optimieren datengetriebene Modelle in Python, implementieren und optimieren diese sowie integrieren sie nahtlos in bestehende Routinen.
  • Die von Ihnen entwickelten Modelle validieren Sie durch Laborversuche unter produktionsnahen Randbedingungen und bewerten die Ergebnisse im Hinblick auf Werkstoff‑ und Bauteileigenschaften.
  • Sie analysieren systematisch die Zusammenhänge zwischen Prozessparametern, Polymerstruktur und resultierender Werkstoffperformance. Diese Erkenntnisse nutzen Sie gezielt für die Modellbildung bzw. -optimierung.
  • Mit Ihrer engagierten und strukturierten Arbeitsweise tragen Sie in enger Zusammenarbeit mit unseren Fachexpertinnen sowie -experten und Labormitarbeitenden wesentlich zum Erfolg eines richtungsweisenden Forschungsprojekts bei und präsentieren, dokumentieren und diskutieren Ihre Ergebnisse regelmäßig im Projektteam.

Qualifikationen

  • Ausbildung: abgeschlossenes Studium der Werkstoffwissenschaften, Polymerchemie, Ingenieurwissenschaften (Kunststofftechnik, Chemieingenieurwissenschaften), Physik oder einer vergleichbaren Fachrichtung mit sehr gutem Erfolg
  • Erfahrungen und Know-how
    • fundierte Kenntnisse über die Zusammenhänge zwischen Polymerstruktur, Prozessparametern und Werkstoffeigenschaften
    • breites Wissen in der mathematischen Modellierung physikalischer Systeme und/oder datengetriebenen Methoden
    • sehr gute Programmierkenntnisse in Python
    • Kenntnisse im Bereich des maschinellen Lernens
  • Persönlichkeit und Arbeitsweise: Sie zeichnen sich durch eine selbstständige, methodische und analytische Arbeitsweise aus und haben Freude daran, komplexe Fragestellungen an der Schnittstelle von Werkstoffwissenschaft und Datenanalyse zu durchdringen; als Teamplayer arbeiten Sie zuverlässig und lösungsorientiert zusammen und bringen Ihre analytischen Fähigkeiten engagiert ein
  • Begeisterung: Sie bringen ein starkes Interesse an der datengetriebenen Werkstoffentwicklung sowie an deren Anwendung in industriellen Fertigungsprozessen mit, insbesondere in der Kunststofftechnik (Spritzgießen)
  • Sprachen: sehr gutes Deutsch und Englisch in Wort und Schrift

Zusätzliche Informationen

https://www.bosch-ai.com
www.bosch.com/research

Die finale Vergabe des Promotionsthemas obliegt Ihrer Hochschule als zentrale Anlaufstelle für Ihre Promotion.

Beginn: ab Juli 2026

Bitte senden Sie uns Ihre aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen (inkl. Lebenslauf und Zeugnissen) zu.

Vielfalt und Inklusion sind für uns keine Trends, sondern fest verankert in unserer Unternehmenskultur. Daher freuen wir uns über alle Bewerbungen: unabhängig von Geschlecht, Alter, Behinderung, Religion, ethnischer Herkunft oder sexueller Identität.

Sie haben Fragen zum Bewerbungsprozess?
Celina Vanessa Dannecker (Personalabteilung)
+49 711 811 21346

Sie haben fachliche Fragen zum Job?
Maiko Ersch (Fachabteilung)
+49 711 811 29038

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Frequently Asked Questions

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This Promotion - Datengetriebene Modifikation von Kunststoffen zur bauteil- und prozessspezifischen Eigenschaftsoptimierung position at boschgroup was posted on Apr 9, 2026. Apply as soon as possible — early applications are often reviewed first.
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