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Doktorand optimierungsmodelle für energie- und ladeinfrastrukturmanagement in der logistik (w/m/x) (leipzig, sn, de, 04349)

Leipzig
BMW
Logistik
Inserat online seit: 13 Oktober
Beschreibung

FORME AUS DEINER LEIDENSCHAFT EINE KARRIERE.

PROMOTION BEI DER BMW GROUP.

Die Dissertation ist ein bedeutsamer Schritt auf dem Weg zu einer wissenschaftlichen Karriere – die du zusammen mit uns gestalten kannst. An der Seite von erfahrenen Mentor:innen hast du die Möglichkeit, deine Leidenschaft und deine wissenschaftliche Kompetenz auf ganz reale Herausforderungen anzuwenden und die Zukunft der Mobilität mitzugestalten.

Die BMW Group bietet dir die einzigartige Gelegenheit, an der Spitze der nachhaltigen Transformation von Logistik- und Produktionsprozessen im Rahmen deiner Promotion mitzuwirken. Du wirst innovative Prognose- und Optimierungsmodelle für ein virtuelles Kraftwerk entwickeln, das auf die Integration von Ladeinfrastrukturen für Logistikfahrzeuge fokussiert ist. In einer interdisziplinären und dynamischen Arbeitsumgebung arbeitest du eng mit Universitäten und internen Fachabteilungen zusammen, um praxisnahe Lösungen zu schaffen, die sowohl den Anforderungen der BMW Group als auch regulatorischen Vorgaben gerecht werden.

Was erwartet dich?

* Du wirst an der Entwicklung von Prognose- und Optimierungsmodellen für ein virtuelles Kraftwerk arbeiten, das auf die Integration von Ladeinfrastrukturen für Logistikfahrzeuge fokussiert ist.
* Die Arbeit erfordert eine enge Zusammenarbeit mit Universitäten und internen Fachabteilungen, um wissenschaftliche Erkenntnisse mit praktischen Anforderungen zu verbinden.
* Dein Beitrag wird entscheidend sein, um die nachhaltige Transformation der Logistikprozesse durch die Elektrifizierung voranzutreiben.
* Du wirst die Möglichkeit haben, deine entwickelten Modelle in einem realen Pilotstandort innerhalb der BMW Group zu testen und zu validieren.
* Die Arbeit umfasst die Berücksichtigung regulatorischer Vorgaben, um Netzstabilität und Energieeffizienz zu gewährleisten.



Was bringst du mit?

* Erfolgreich Abgeschlossenes Studium in Natur- oder Ingenieurswissenschaften.
* Du hast fundierte Kenntnisse in Prognose- und Optimierungsmodellen sowie Erfahrung im Energiemanagement, idealerweise im Kontext von Ladeinfrastrukturen und Logistikprozessen.
* Du bist in der Lage, wissenschaftliche Erkenntnisse mit praktischen Anforderungen zu verbinden und hast Erfahrung in der Zusammenarbeit mit Universitäten und internen Fachabteilungen.
* Du hast fließende Sprachkenntnisse in Wort und Schrift in Deutsch und Englisch.
* Du verfügst über starke analytische Fähigkeiten, um komplexe Energiesysteme zu modellieren und zu optimieren, und kannst datengetriebene Entscheidungen treffen.
* Du hast Erfahrung im Umgang mit regulatorischen Vorgaben und kannst diese in technische Lösungen integrieren, um Netzstabilität und Energieeffizienz zu gewährleisten.

Du möchtest Teil eines engagierten Teams sein, das die digitale Transformation des Energiesektors vorantreibt und innovative Lösungen für ein nachhaltiges Energiesystem entwickelt? - Bewirb dich jetzt!

Hinweis: Bitte bewirb dich ausschließlich online über unser Karriereportal. Bewerbungen auf anderen Kanälen (insb. auch E-Mail) können nicht berücksichtigt werden. Staatsangehörige von Ländern außerhalb der Europäischen Union benötigen für die Dauer des Programms eine gültige Aufenthalts- bzw. Arbeitserlaubnis.

Was bieten wir dir?

* Umfassendes Mentoring & Onboarding.
* Persönliche & fachliche Weiterentwicklung.
* Flexible Arbeitszeiten.
* Mobilarbeit.
* Attraktiver, fairer Förderbetrag.

Und vieles mehr siehe bmw.jobs/waswirbieten.



Startdatum: 1.12.2025
Dauer: 36 Monate
Arbeitszeit: Vollzeit 


Du hast Fragen? Dann reiche dein Anliegen ganz einfach über unser Kontaktformular ein. Deine Anfrage wird im Nachgang telefonisch oder per E-Mail beantwortet.

Wir bei der BMW Group legen großen Wert auf Gleichbehandlung und Chancengleichheit. Unsere Recruiting-Entscheidungen basieren auf der Persönlichkeit, den Erfahrungen und Fähigkeiten der Bewerber:innen.

Mehr dazu hier .

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