Masterarbeit: Anwendung physikinformierten maschinellen Lernens für die Regelung netzgekoppelter Wechselrichter (Betreuung: Prof. Theis) (w/m/div.)

Renningen, BW, de on site Until 10/5/2026 H-1B sponsor history First posted August 6, 2026 Last posted August 6, 2026
Job description
Bei Bosch gestalten wir die Zukunft, indem wir hochwertige Technologien und Dienstleistungen entwickeln, die begeistern und das Leben der Menschen bereichern. Unser Versprechen an unsere Mitarbeitenden ist felsenfest: Wir wachsen gemeinsam, wir haben Freude an unserer Arbeit und wir inspirieren uns gegenseitig. Machen Sie mit und spüren Sie den Unterschied. Die Robert Bosch GmbH freut sich auf Ihre Bewerbung!

Im Rahmen Ihrer Masterarbeit werden Sie einen physik-informierten Stromregler für die Regelung netzgekoppelter Wechselrichter entwickeln. Sie werden den linearen Regler sowie den prädiktiven Regler als Referenzpunkte evaluieren und deren Grenzen aufzeigen. Darüber hinaus werden Sie aktuelle KI-basierte Implementierungen in der Literatur recherchieren. Zudem sind Sie dafür verantwortlich, ein Konzept zu entwickeln, um die Umsetzung KI-basierter Black-Box-Ansätze zu verbessern und deren Nachteile in Anwendungen mit netzgekoppelten Wechselrichtern zu reduzieren. Nicht zuletzt wählen Sie ein KI-basiertes Konzept aus, das maschinelles Lernen, rekurrente neuronale Netze oder Reinforcement Learning umfassen kann. Bei Bedarf modellieren Sie das System gemeinsam mit dem implementierten Regler.

  • Ausbildung: Masterstudium im Bereich Ingenieurwesen, Mathematik, Informationstechnologie oder vergleichbar
  • Erfahrung und Kenntnisse: in der Anwendung von KI-Methoden, Systemmodellierung und Regelungstechnik; Kenntnisse in der Leistungselektronik sind von Vorteil
  • Persönlichkeit und Arbeitsweise: Sie sind teamorientiert, verfügen über gute Kommunikationsfähigkeiten und arbeiten selbstständig, proaktiv sowie sorgfältig
  • Arbeitsumfeld: Büro- und Laborarbeit erforderlich, teilweise mobiles Arbeiten möglich
  • Sprachen: gute Englischkenntnisse
Start: nach vorheriger Absprache Dauer: 6 Monate Voraussetzung für diese Abschlussarbeit ist die Immatrikulation an einer Hochschule/Universität. Bitte fügen Sie Ihren Lebenslauf, Ihren Notenspiegel (Transcript of Records), die Prüfungsordnung sowie – falls erforderlich – eine gültige Arbeits- und Aufenthaltserlaubnis bei. Vielfalt und Inklusion sind für uns nicht nur Trends, sondern fest in unserer Unternehmenskultur verankert. Daher begrüßen wir alle Bewerbungen – unabhängig von Geschlecht, Alter, Behinderung, Religion oder Weltanschauung, ethnischer Herkunft oder sexueller Identität. Benötigen Sie weitere Informationen zur Stelle? Paul Kießling (Fachbereich) +49 152 04696974 Tobias Beck (Fachbereich) +49 152 58813496 Work #LikeABosch startet hier: Jetzt bewerben! #LI-DNI
About this role

Summary

Develop physics-informed controllers and evaluate AI methods for grid-connected inverters.

Job title

Masterarbeit: Anwendung physikinformierten maschinellen Lernens für die Regelung netzgekoppelter Wechselrichter (Betreuung: Prof. Theis) (w/m/div.)

Experience level

master's degree student

Industry

automotive

Location requirements

Renningen, Germany, with remote work possibility

Salary

Not specified

Visa sponsorship

H-1B sponsor history

Management role

No

Skills & keywords

Required skills

system modelingcontrol engineeringAI methodspower electronicsEnglish

Preferred skills

system modelingcontrol engineeringAI methodspower electronicsEnglish

Specializations

control systemspower electronicsmachine learningneural networksreinforcement learning
Locations

Structured locations inferred from the posting.

71 Renningen, Germany

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