Research Scientist Agentic AI, Reinforcement Learning and Neuro-Symbolic Systems (f/m/div.)

Als Forschungswissenschaftler in der Gruppe für semantisches Verständnis und Schlussfolgern (CR/AIR4) bei Bosch Corporate Research werden Sie die Forschung an intelligenten KI-Systemen leiten und vorantreiben, die in der Lage sind, zu handeln, über Ziele und Einschränkungen nachzudenken sowie Wissen durch komplexe neuro-symbolische Strukturen zu organisieren. Ihre Arbeit konzentriert sich auf nächste Generation agentischer Systeme, die Verstärkungslernen, strukturiertes Denken, Gedächtnis und wissensbasierte Darstellungen kombinieren, um effektiv in semantisch reichen und technisch anspruchsvollen Umgebungen zu operieren.

Diese Rolle geht über individuelle technische Beiträge hinaus. Sie werden dazu beitragen, die wissenschaftliche Agenda von Bosch in diesem Bereich zu gestalten, indem Sie vielversprechende Forschungsrichtungen identifizieren, Forschungsaktivitäten initiieren und koordinieren, Verbindungen zu externen akademischen und industriellen Partnern aufbauen sowie Bosch in relevanten Forschungsgemeinschaften vertreten. Sie werden erwartet, ein starkes externes Netzwerk mitzubringen und Bosch in kollaborativen Projekten, wissenschaftlichen Austausch sowie strategischen Initiativen im Zusammenhang mit agentischer KI, Verstärkungslernen und neuro-symbolischen Systemen effektiv zu positionieren.

Aus wissenschaftlicher Sicht konzentrieren Sie sich darauf, Systeme zu entwickeln, die von passivem Verständnis zu zielgerichtetem Verhalten übergehen. Sie untersuchen, wie Agenten durch Interaktion, Simulation und strukturiertes Feedback lernen, Wissen in kompositorischen Formen darstellen und manipulieren sowie Verstärkungslernen mit symbolischen Abstraktionen, hierarchischer Planung, Gedächtnis und Schlussfolgerung integrieren. Ihr Ziel ist es, Systeme zu entwerfen, die aktiv handeln, während sie Wissen strukturieren, um robustes Verhalten, Interpretierbarkeit und starke Generalisierung zu ermöglichen.

Sie werden eng mit Forschungswissenschaftlern, Ingenieuren, Studenten und Fachexperten bei Bosch zusammenarbeiten. Neben der Durchführung hochrangiger Forschung werden Sie Studenten und junge Forscher betreuen, aktiv kollaborative Forschungsaktivitäten gestalten und zur organisatorischen Entwicklung dieses Forschungsbereichs beitragen. Ihre Arbeit wird entscheidend sein, um Boschs langfristige Führungsposition in intelligenten Systemen für komplexe technische Umgebungen zu etablieren.

Qualifikationen

Bildung: Ausgezeichnetes MSc in Informatik, Maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz, Robotik, Systemtechnik oder verwandten Bereichen. PhD in Maschinellem Lernen, Verstärkungslernen, agentischer KI, neuro-symbolischer KI, sequentieller Entscheidungsfindung oder einem eng verwandten Bereich (verpflichtend). Idealerweise mehrere Jahre Erfahrung in der Forschung nach der Promotion in der akademischen Welt, der Industrie oder einem vergleichbaren Umfeld. Starke Publikationsbilanz in führenden AI-, maschinellen Lern- oder autonomen Systemveranstaltungen wie NeurIPS, ICLR, ICML, AAAI, IJCAI, CoRL, RSS, AAMAS, ACL, EMNLP, KR oder ähnlichem.

Erfahrung und Wissen: Agentic AI, RL & Aktionsorientierte Systeme: Starke Expertise im Verstärkungslernen und agentischer KI, einschließlich sequentieller Entscheidungsfindung und lernbasierter Planung; Erfahrung mit fortgeschrittenen RL-Paradigmen; tiefes Verständnis von zielgerichteten KI-Systemen, die Gedächtnis, Werkzeugnutzung, Planung, mehrstufiges Denken und langfristiges Verhalten umfassen; Fähigkeit, Systeme zu entwerfen und zu analysieren, die in komplexen Umgebungen agieren und sich durch Interaktion, Simulation oder strukturiertes Feedback verbessern.

Neuro-symbolische Systeme & Wissensorganisation: Nachgewiesene Erfahrung in der Kombination von lernbasierter KI mit symbolischen oder strukturierten Darstellungen; Vertrautheit mit neuro-symbolischen Architekturen, Wissensgraphen, formalen Denkstrukturen und kompositorischen Darstellungen; Fähigkeit, Systeme zu entwerfen, die Wissen auf semantisch sinnvolle Weise organisieren und gleichzeitig Handlung, Planung, Interpretierbarkeit und Generalisierung unterstützen.

Systemtechnik & Strukturierte technische Bereiche: Interesse an der Anwendung fortschrittlicher KI-Methoden auf komplexe technische und cyber-physische Bereiche wie Systemtechnik, Robotik oder industrielle Automatisierung; Erfahrung mit strukturierten Ingenieurdokumenten wie Anforderungen, Systemmodellen, Simulationen oder formalen Spezifikationen ist von Vorteil; Fähigkeit, komplexe technische Herausforderungen in Bezug auf sequentielle Entscheidungsfindung, Planung oder wissensbasierte Schlussfolgerung zu formulieren.

Wissenschaftliche Führung, Networking & Mentoring: Nachgewiesene Fähigkeit, Forschungsaktivitäten in einem fokussierten technischen Bereich zu initiieren, zu strukturieren und zu leiten; starkes externes wissenschaftliches Netzwerk und Erfahrung im Aufbau von Kooperationen mit akademischen und industriellen Partnern; nachweisbare Erfolge in Publikationen, Projektkoordination und Gemeinschaftsbildungsaktivitäten; Mentoring-Erfahrung mit Studenten und jungen Forschern, kombiniert mit starken organisatorischen und Koordinationsfähigkeiten.

AI-Infrastruktur & Forschungsprototyping: Solide Erfahrung in Python und modernen Deep-Learning-Frameworks wie PyTorch, TensorFlow und JAX; Vertrautheit mit skalierbaren Experimenten, reproduzierbarer Forschung und kollaborativer Softwareentwicklung; Fähigkeit, Forschungsideen in funktionale Prototypen und experimentelle Plattformen zu übersetzen.

Wissenschaftliche Beiträge & Denkweise: Starkes Verantwortungsbewusstsein und unternehmerische Denkweise bei der Verfolgung von Forschungsthemen; Fähigkeit, grundlegende Forschung mit langfristigem strategischen Wert zu verbinden; ausgezeichnete analytische und Kommunikationsfähigkeiten, gepaart mit einem kollaborativen, interdisziplinären Führungsstil.

Persönlichkeit und Arbeitsweise: Sie sind ein wissenschaftlich starker und organisatorisch fähiger Forscher mit dem klaren Ziel, Forschungsaktivitäten im Bereich agentische KI bei Bosch zu gestalten und zu leiten; Sie kombinieren tiefgehende methodologische Expertise mit externer Sichtbarkeit, Mentoring-Erfahrung und der Fähigkeit, wirkungsvolle Forschungsanstrengungen aufzubauen und zu koordinieren.

Sprachen: Fließende Englischkenntnisse in Wort und Schrift; Deutsch ist von Vorteil.

Vorteile: Flexible Arbeitsmodelle: verschiedene Teilzeitoptionen, mobiles Arbeiten und Jobsharing.

EEO-Erklärung: 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.