Beginn: ab Juni 2018 Dauer: 6 Monate Standort: BMW München

Hintergrund des Projektes:

Um auf die steigenden funktionalen Anforderungen der elektrischen Energieversorgung durch elektrische Komponenten im Kraftfahrzeug zu reagieren, wurden verschiedene Projekte im Rahmen der Initiative CAR@TUM von BMW und der Technischen Universität München ins Leben gerufen. Hierbei wurde ein kybernetisches Energie- und Leistungsmanagement (fEPM) und eine Simulations- und Prüfstandsumgebung entwickelt. Zukünftige Fragestellungen werden sich verstärkt mit den Themen Machine Learning, Big Data und Analytics im elektrischen Energiemanagement befassen.

Ausgangssituation und Zielsetzung:

Die Weiterentwicklung des kybernetischen Energie- und Leistungsmanagements soll künftig durch Erkenntnisse aus der Analyse großer Mengen von Realfahrzeugdaten (Analytics für Big Data) unterstützt werden. Diese Erkenntnisse sollen auch die Entwicklung von Algorithmen im Bereich Machine Learning für das elektrische Energiemanagement ermöglichen.

Aufgabenstellung:

• Analyse von Realfahrzeugdaten mit Methoden des Machine Learning und Analytics.
• Entwicklung von Konzepten für die Integration von Analytics in den Entwicklungsprozess.
• Automatisierung des Analyseprozesses.
• Aufbereitung der Erkenntnisse aus Realfahrzeugdaten und Integration in die Bordnetzsimulation.
• Dokumentation der Ergebnisse.

Qualifikationen und Erfahrung:

Studium der Informatik, Elektrotechnik, Automotive Software Engineering, Mathematik oder ein vergleichbarer Studiengang.

• Programmierkenntnisse in mindestens einer Programmiersprache, idealerweise Python.
• Erfahrung in den Bereichen Data Analytics, Machine Learning (supervised und unsupervised Learning sind von Vorteil) oder Big Data – und Kenntnis einschlägiger Bibliotheken.

BMW Group

• Erfahrung in objektorientierter Programmierung, der Umsetzung von Algorithmen und Dokumentation.
• Kenntnisse in MATLAB sind von Vorteil.
• Kenntnisse in Dymola und Modelica sind von Vorteil, aber nicht vorausgesetzt.
• Grundverständnis für elektrische und energetische Größen ist von Vorteil.
• Sicherer Umgang mit MS Office.
• Verhandlungssichere Deutsch- und gute Englischkenntnisse.
• Team- und Kommunikationsfähigkeit.
• Freude am eigenverantwortlichen Arbeiten.
• Analytisches Denkvermögen.
• Strukturierte Arbeitsweise.
• Eigeninitiative.

Bei Interesse oder Fragen wenden Sie sich bitte an:

Andreas Heimrath, Tel.: 089/382-56972, andreas.heimrath[at]bmw.de

Joachim Fröschl, Tel.: 089/382-34551, joachim.froeschl[at]bmw.de