Promotion - Intelligente Nutzung und Verarbeitung technischer Kunststoffströme – Methodenentwicklung und Validierung am Beispiel von Altfahrzeugteilen

• Sie entwickeln eine wissenschaftlich fundierte und übertragbare Methodik zur datenbasierten Entscheidung über die Nutzung und Kombination technischer Kunststoffströme.
• Außerdem erschließen und harmonisieren Sie interne Produkt-, Bauteil-, Material-, Prozess-, Mengen- und Qualitätsdaten sowie externe Datenbanken, Literatur sowie Lieferanten- und Partnerinformationen in einem nachvollziehbaren Datenmodell.
• Virtuelle Szenarien für die Trennung, Bündelung und Mischung verfügbarer Materialquellen sowie für die Kombination mit Neuware erzeugen Sie unter Berücksichtigung von Unterschieden zwischen Bauteilen, Herstellern und Chargen sowie zeitlichen und mengenbedingten Schwankungen.
• Darüber hinaus entwickeln Sie daten- und KI-gestützte Modelle, die Materialstrom- und Mischszenarien hinsichtlich Prozessstabilität, Bauteilqualität, Versorgungssicherheit und Unsicherheit bewerten und priorisierte Empfehlungen ableiten.
• Den entscheidungsrelevanten Datenbedarf bestimmen Sie und bewerten, ob statistische Schätzungen, vorhandene Werkstoff- und Prozessmodelle, Schnellcharakterisierung oder gezielte Versuche einen relevanten zusätzlichen Nutzen liefern.
• Sie validieren die Methodik anhand technischer Kunststoffbauteile aus Altfahrzeugen und eines herstellerübergreifenden Datenmodells zu Altfahrzeugkomponenten und prüfen ihre Übertragbarkeit auf weitere Altprodukt-, Post-Consumer- und Post-Industrial-Ströme.
• Nicht zuletzt arbeiten Sie eng mit internen Fachexpertinnen bzw. Fachexperten sowie externen Partnerinnen und Partnern zusammen und dokumentieren, präsentieren und publizieren Ihre Ergebnisse.
• Ausbildung : abgeschlossenes Hochschulstudium der Werkstoffwissenschaften, Kunststofftechnik, Chemieingenieurwissenschaften, des Maschinenbaus, der Data Science, Informatik oder einer vergleichbaren Fachrichtung mit sehr gutem Erfolg
• Erfahrungen und Know-how: fundierte Kenntnisse auf dem Gebiet der Werkstoffwissenschaften sowie des Data Engineerings; ausgeprägte Kenntnisse in wissenschaftlichen Programmiersprachen, insbesondere Python; Kenntnisse in maschinellem Lernen, Datenbanken und Datenpipelines, Unsicherheits- oder Robustheitsbewertung, Materialcharakterisierung, Compoundierung oder der Bewertung von Material- und Mischszenarien sind von Vorteil
• Persönlichkeit und Arbeitsweise : Sie arbeiten gerne im Team, sind zuverlässig und kommunizieren Ihre Ergebnisse klar; selbstständig gehen Sie vor, analysieren systematisch und arbeiten methodisch; komplexe Zusammenhänge und Entscheidungen unter Unsicherheit bereiten Sie strukturiert und nachvollziehbar auf; Sie zeigen hohe Einsatz- und Lernbereitschaft
• Begeisterung: für die Kreislaufwirtschaft sowie die datenbasierte Entwicklung nachhaltiger Kunststofflösungen; Interesse an der Verknüpfung heterogener Datenquellen und der daraus resultierenden Entwicklung robuster Empfehlungen zur Quellenauswahl, Bündelung, Mischung, zum Neuwareanteil und zur Qualitätssicherung; Freude an analytischen und experimentellen Forschungstätigkeiten
• Sprachen: sehr gutes Deutsch und Englisch in Wort und Schrift

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 Februar 2027

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.

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Celina Dannecker (Personalabteilung)

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