Auf einen Blick
- Aufgaben: Forschung an generativen Modellen zur Verbesserung der Dateneffizienz in Bosch-Systemen.
- Unternehmen: Bosch, ein innovatives Unternehmen, das Technologien für die Zukunft entwickelt.
- Vorteile: Möglichkeiten zur Veröffentlichung, interdisziplinäre Zusammenarbeit und internationales Team.
- Weitere Informationen: Vielfältige und inklusive Unternehmenskultur, die alle Bewerbungen willkommen heißt.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI mit bahnbrechenden Technologien und echten Anwendungen.
- Qualifikationen: Exzellenter Abschluss in Informatik, starke Kenntnisse in Deep Learning und Computer Vision.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 36000 - 60000 € pro Jahr.
Wir führen bahnbrechende Forschungen zu fortschrittlichen generativen Modellen durch, die darauf abzielen, die Dateneffizienz in Bosch-Systemen zu verbessern. Wir suchen einen Doktoranden, der leidenschaftlich daran interessiert ist, innovative Anwendungen von generativen Modellen (wie Diffusions- und autoregressiven Modellen) zu erkunden, um reale Szenarien für das Training und die Validierung von KI zu simulieren. Die Entwicklung von KI-Modellen ist oft ein iterativer Prozess, der zunehmend große Datensätze erfordert, um Langzeitfälle zu adressieren, die in bestehenden Daten nicht repräsentiert sind. Das Sammeln von Daten aus der realen Welt kann jedoch zeitaufwendig und kostspielig sein, was die Automatisierung des Datenzyklus behindert. Das Ziel dieser Dissertation ist es, neue Methoden zu schaffen, die es generativen Modellen ermöglichen, die reale Welt zu ersetzen und geschlossene Schleifeninteraktionen zu erleichtern. Dies kann die Gestaltung neuartiger Steuerungsmechanismen umfassen, um die erforderlichen Daten effizient zu sampeln und auf Interaktionen zu reagieren.
Als Mitglied unseres Teams werden Sie:
- Neuartige tiefe generative Modelle (z. B. Diffusionsmodelle) als Datenquellen entwickeln, um das Training und die Validierung nachgelagerter Modelle zu verbessern.
- Mit Experten für Deep Learning und Computer Vision im Bosch Center for AI zusammenarbeiten, um neue Ideen zu brainstormen und zu entwickeln.
- Nach Veröffentlichungen in erstklassigen Fachzeitschriften und Konferenzen streben.
Qualifikationen
- Ausbildung: hervorragender Abschluss in Informatik oder einem verwandten Bereich mit Schwerpunkt auf Computer Vision und Deep Learning.
- Erfahrung und Wissen: starker Hintergrund in Deep Learning und Computer Vision, Erfahrung mit Deep Learning-Frameworks (TensorFlow, PyTorch usw.), starke Programmierkenntnisse, insbesondere in Python, Kenntnisse und Erfahrungen im Bereich der tiefen generativen Modellierung sowie Grundlagenmodelle sind von Vorteil, Erfahrung mit der Veröffentlichung von begutachteten Forschungsarbeiten ist vorteilhaft.
- Begeisterung: Motivation, in einem interdisziplinären und internationalen Team zu arbeiten.
- Sprachen: sehr gute Englischkenntnisse und akademische Schreibfähigkeiten.
Bitte reichen Sie alle relevanten Dokumente ein (einschließlich Lebenslauf, Zeugnisse). Vielfalt und Inklusion sind für uns keine Trends, sondern fest in unserer Unternehmenskultur verankert. Daher begrüßen wir alle Bewerbungen, unabhängig von Geschlecht, Alter, Behinderung, Religion, ethnischer Herkunft oder sexueller Identität.
Benötigen Sie Unterstützung während Ihrer Bewerbung? Sarah Schneck (Personalwesen)
Benötigen Sie weitere Informationen zur Stelle? Jiayi Wang (Fachabteilung), Julia Vinogradska (Fachabteilung)
PhD – Generative Models for Closed-loop Synthesis Arbeitgeber: Bosch
Buderus ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern in der Niederlassung Hannover nicht nur ein dynamisches und unterstützendes Arbeitsumfeld bietet, sondern auch vielfältige Möglichkeiten zur persönlichen und beruflichen Weiterentwicklung. Mit einer starken Unternehmenskultur, die Vielfalt und Inklusion fördert, sowie einem klaren Fokus auf Kundenzufriedenheit, sind wir stolz darauf, Teil der Bosch-Gruppe zu sein, die für Innovation und Qualität steht. Unsere Mitarbeiter profitieren von einem stabilen Arbeitsplatz in einem zukunftsorientierten Unternehmen, das seit über 275 Jahren erfolgreich am Markt agiert.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so PhD – Generative Models for Closed-loop Synthesis erhalten könntest
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Bosch zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um PhD – Generative Models for Closed-loop Synthesis mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als PhD – Generative Models for Closed-loop Synthesis bei Bosch gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Bosch vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Bosch entscheidend sein!
