Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle effiziente KI-Methoden für autonome Systeme und arbeite an innovativen Projekten.
- Unternehmen: Bosch, ein führendes Unternehmen in der Technologieentwicklung mit inspirierender Kultur.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten, Weiterbildungsmöglichkeiten und ein dynamisches Team.
- Weitere Informationen: Vielfältige Karrieremöglichkeiten in einem inklusiven Arbeitsumfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und löse komplexe technische Herausforderungen.
- Qualifikationen: Masterabschluss in Informatik oder verwandten Bereichen und Erfahrung in Reinforcement Learning.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Unternehmensübersicht
Bei Bosch gestalten wir die Zukunft, indem wir hochwertige Technologien und Dienstleistungen erfinden, die Begeisterung wecken und das Leben der Menschen bereichern. Unser Versprechen an unsere Mitarbeiter ist fest verankert: Wir wachsen zusammen, genießen unsere Arbeit und inspirieren uns gegenseitig.
Stellenbeschreibung
Bei Bosch Research sind wir Pioniere der nächsten Generation von Physical AI - intelligenten Systemen, die in der realen Welt wahrnehmen, schlussfolgern und robust handeln können. Von automatisiertem Fahren bis hin zu Robotik ist es unser Ziel, KI-Technologien zu entwickeln, die nicht nur hochgradig leistungsfähig, sondern auch sicher, effizient und skalierbar sind.
Trotz bemerkenswerter Fortschritte bei Fundamentmodellen und End-to-End-Lernen haben heutige autonome Systeme immer noch Schwierigkeiten, zuverlässig auf neue Situationen zu generalisieren und erfordern oft enorme Mengen an Daten und Rechenressourcen. Für Bosch-Produkte müssen KI-Lösungen jedoch eine starke Leistung erbringen, während sie unter realen Einschränkungen wie begrenztem Rechenaufwand, Energieeffizienz, Sicherheit und Zuverlässigkeit arbeiten.
Erforschen Sie neue Ansätze zur Schaffung der nächsten Generation effizienter autonomer Entscheidungsfindungssysteme. Kombinieren Sie Ideen aus Imitationslernen, Verstärkungslernen, großangelegter Simulation, Weltmodellen und Modellkompression, um KI-Agenten (über mehrere Ausprägungen hinweg) zu entwickeln, die sich kontinuierlich verbessern, sich an neuartige Situationen anpassen und effektiv von der Simulation in die Realität übertragen können. Ermöglichen Sie ressourcenschonende Physical AI, indem Sie die Zuverlässigkeit und Generalisierung der heutigen fortschrittlichen KI-Systeme erreichen und gleichzeitig die Rechenanforderungen für den Einsatz auf realen Geräten erheblich reduzieren.
Zusammenarbeit an der Schnittstelle zwischen modernster KI-Forschung und industrieller Praxis, Zusammenarbeit mit führenden Experten aus Wissenschaft und Industrie, um zukünftige intelligente Produkte und Dienstleistungen zu gestalten.
Qualifikationen
- Bildung: hervorragender Masterabschluss in Informatik, Robotik, Mathematik, Physik oder einem vergleichbaren Bereich.
- Erfahrung und Wissen: Umfangreiche praktische Erfahrung und theoretisches Verständnis von Verstärkungslernen (RL), idealerweise mit Fachkenntnissen in aufkommenden Verhaltensweisen, Safe RL, Offline RL und/oder Multi-Agenten RL, kombiniert mit außergewöhnlichen Python-Kenntnissen und tiefem Wissen über branchenübliche ML-Frameworks (z. B. PyTorch, Hugging Face, JAX, TensorFlow).
- Fachkenntnisse in der Softwareentwicklung innerhalb größerer Teams und im Einsatz von ML-basierten Systemen für reale Anwendungen; Hintergrund in MLOps und CI/CD ist von Vorteil.
- Gute Kenntnisse in C++ und verwandten Frameworks (z. B. ROS 2).
- Veröffentlichungen auf erstklassigen Konferenzen in den Bereichen maschinelles Lernen, Robotik oder Computer Vision (z. B. NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR, IROS, ICRA) sind von Vorteil.
Persönlichkeit und Arbeitsweise: methodisch, strukturiert, lösungsorientiert, qualitätsbewusst, proaktiv, kooperativ und motiviert, über Prototypen hinaus zu voll einsatzfähigen Lösungen in enger Zusammenarbeit mit Geschäftspartnern zu gelangen.
Begeisterung: tiefe Begeisterung für die Bewältigung komplexer technischer Herausforderungen und die Entwicklung neuartiger, wirkungsvoller Lösungen innerhalb interdisziplinärer Teams; Leidenschaft für das synergistische Potenzial zwischen Verstärkungslernen und generativer KI.
Sprachen: fließend in Englisch; Deutsch ist von Vorteil.
Startdatum: September 2026
EEO-Erklärung: Vielfalt und Inklusion sind für uns keine Trends, sondern fest in unserer Unternehmenskultur verankert. Wir begrüßen alle Bewerbungen, unabhängig von Geschlecht, Alter, Behinderung, Religion, ethnischer Herkunft oder sexueller Identität.
Zusätzliche Informationen: Weitere Details sind verfügbar.
PhD - Scalable and Efficient Reinforcement Learning Methods for Physical AI (f/m/div.) 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 - Scalable and Efficient Reinforcement Learning Methods for Physical AI (f/m/div.) erhalten könntest
✨Werde Teil von Robotik-Communities
Such dir aktive Communities oder Foren im Bereich Robotik, wo Gleichgesinnte und Profis sich austauschen. Hier kannst du nicht nur viel lernen, sondern auch potenzielle Arbeitgeber kennenlernen, die nach Talenten suchen – manchmal ist es wichtiger, die richtigen Leute zu treffen, als nur Bewerbungen zu verschicken!
✨Besuche Robotik-Events und Messen
Schau dir lokale oder internationale Messen und Konferenzen an, die sich mit Robotik beschäftigen. Dort hast du die Möglichkeit, direkt mit Unternehmen wie Bosch in Kontakt zu treten und dein Interesse an einer Vollzeitstelle als PhD - Scalable and Efficient Reinforcement Learning Methods for Physical AI (f/m/div.) zu zeigen. Nimm Visitenkarten mit und sei bereit, dich vorzustellen!
✨Engagiere dich in Praktikumsprojekten
Wenn du vor deiner Bewerbung noch etwas direkten Erfahrung sammeln kannst, schaue nach Projekten oder Praktika im Bereich Robotik. Diese Erfahrungen sind nicht nur wertvoll, sondern zeigen auch, dass du wirklich in diesem Bereich Fuß fassen möchtest. Nutze Plattformen für offene Projekte, um erste praktische Erfahrungen zu sammeln.
✨Online-Präsenz aufbauen
Zeige deine Fähigkeiten und Kenntnisse durch ein öffentliches Portfolio oder Blog. Teile deine Projekte, sei es über GitHub oder persönliche Webseiten. Das hilft dir, sichtbar zu werden und zeigt, dass du aktiv in der Robotik arbeitest. Und vergiss nicht, dich auch über unsere Website bei Bosch zu bewerben, um deine Chancen zu erhöhen, Teil des Teams zu werden!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um PhD - Scalable and Efficient Reinforcement Learning Methods for Physical AI (f/m/div.) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Fokussiere dich auf technische Fähigkeiten:In deiner Bewerbung solltest du unbedingt relevante technische Fähigkeiten hervorheben, die für die Robotik wichtig sind. Das beinhaltet Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python oder C++, sowie Erfahrung mit spezifischen Robotik-Plattformen oder -Tools. Zeig uns, dass du mit den neusten Technologien vertraut bist und welche Projekte du bereits umgesetzt hast!
Präsentation deiner Projekte und Erfahrungen:Wenn du bereits an spannenden Robotik-Projekten gearbeitet hast, dann dokumentiere diese ausführlich in deinem Lebenslauf oder in einem Portfolio. Bilder, Videos oder Links zu deinen Arbeiten können hier einen großen Unterschied machen! Zeig uns, was du kannst, und wie du Probleme gelöst hast.
Motivation und Lernbereitschaft im Anschreiben:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, schau, dass du in deinem Anschreiben zeigst, warum du genau bei Bosch im Bereich Robotik arbeiten möchtest. Erkläre, wie dich unsere Mission anspricht und welche Ideen du einbringen könntest. Deine Begeisterung für das Fach und den Willen, stetig zu lernen, können uns überzeugen!
Überzeuge mit relevanten Zertifikaten:Falls du Zertifikate hast, die deine Qualifikationen untermauern, wie beispielsweise in Robotik oder Automatisierungstechnik, erwähne diese in deinem Lebenslauf. Diese Unterlagen können einen starken Eindruck hinterlassen und uns zeigen, dass du engagiert und spezialisiert bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Bosch vorbereitet
✨Technisches Know-how zeigen
In der Robotik ist es entscheidend, dass wir unsere technischen Fähigkeiten präsentieren. Bereite dich darauf vor, Fachfragen zu Robotiksystemen, Programmiersprachen wie Python oder C++ und spezifischen Tools wie ROS zu beantworten. Vielleicht fragen sie dich auch nach einem Projekt, an dem du gearbeitet hast – hab dein Portfolio bereit!
✨Praktische Anwendungen diskutieren
Sei bereit, über praktische Anwendungen deiner Kenntnisse in der Robotik zu sprechen. Überlege dir vorher einige Beispiele, wo du theoretisches Wissen erfolgreich in die Praxis umgesetzt hast. Dies könnte eine interessante Projektarbeit oder eine Herausforderung, die du überwunden hast, umfassen.
✨Teamgeist demonstrieren
Da die Robotik oft Teamarbeit umfasst, ist es wichtig, deine Zusammenarbeit zu betonen. Während des Gesprächs kannst du Geschichten erzählen, die deine Teamfähigkeit und deine Fähigkeit zur Problemlösung zeigen. Du kannst sogar gemeinsam mit deinen Teamkollegen durchgeführte Simulationen oder Projekte erwähnen.
✨Langfristige Motivation vermitteln
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, wird das Unternehmen wissen wollen, dass du langfristig in der Robotik bleiben möchtest. Teile deine Zukunftspläne und wie diese zu Bosch passen – sei es durch den Wunsch, an innovativen Lösungen zu arbeiten oder sich weiterzubilden. Das zeigt, dass du wirklich in die Rolle investieren willst.
