Scientific Innovator – AI-Driven Engineering (w/m/d)

„We will wow your world!” Das ist unser Versprechen, wenn es um Arbeiten bei Freudenberg geht. Als globaler Technologiekonzern machen wir die Welt nicht nur sauberer, gesünder und komfortabler, sondern bieten unseren 52.000 Mitarbeitenden auch ein vernetztes und vielfältiges Arbeitsumfeld, in dem sich alle individuell entfalten können. Lassen Sie sich überraschen und erleben Sie Ihre eigenen „Wow”-Momente.

EagleBurgmann ist ein international führender Spezialist für industrielle Dichtungstechnik. Wir kombinieren innovative Technologien, digitale Lösungen und unsere Leidenschaft, um anspruchsvolle und zuverlässige Dichtungssysteme zu entwickeln. Unsere Produkte helfen, ganze Industrien sicherer und nachhaltiger zu machen.

Sie unterstützen unser Team als

Scientific Innovator – AI-Driven Engineering (w/m/d)

• Identifizieren und bewerten neuer Technologien in den Bereichen KI, Design Automation, Maschinenbau und Simulation.
• Entwickeln von Prototypen und PoCs (z. B. neuronale Netze, Surrogatmodelle, agentische Workflows, LLM-basierte Engineering-Assistenten)
• Entwickeln KI-getriebener Modelle (digitaler Zwilling) für Zustandsüberwachung, Predictive Maintenance und Lebenszyklusoptimierung, indem Sensordaten, Simulationsergebnisse und Engineering-Domänenwissen integriert werden
• Durchführen angewandter Forschung: formulieren Hypothesen, trainieren Modelle, validieren Ergebnisse und analysieren Daten.
• Überführen von Forschung in robuste, skalierbare Lösungen
• Enge Zusammenarbeit mit Engineering- und Produktentwicklungsteams in DE/USA
• Dokumentieren von Ergebnissen und vorantreiben des internen Wissensaustausches
• Nach einem dreijährigen Programm in Weinheim Wechsel an unseren Standort Wolfratshausen – mit Fokus auf die Anwendung und Skalierung KI-gestützter Engineering-Lösungen im Umfeld von Forschung & Entwicklung

• Masterabschluss oder Promotion in Ingenieurwissenschaften, Computational Sciences, Physik, Werkstoffwissenschaften oder verwandten Fachrichtungen
• Erfahrung in angewandter Forschung oder industrieller Entwicklung
• Kompetenzen in mindestens zwei Bereichen: neuronale Netze, GenAI/LLMs & agentische Systeme, Surrogatmodelle, Datenanalytik, Simulation (FEM/CFD), MLOps oder Plattformentwicklung
• Sehr gute Programmierkenntnisse (Python)
• Erfahrung mit PyTorch oder TensorFlow; Vertrautheit mit GenAI-Tooling (z. B. LangChain) ist ein Plus
• Fähigkeit, komplexe Themen klar auf Englisch/Deutsch zu kommunizieren; kollaborativer Arbeitsstil