Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative KI-Systeme mit modernsten Sprachmodellen zur Lösung komplexer Ingenieurprobleme.
- Unternehmen: Bosch, ein führendes Unternehmen in der KI-Forschung mit internationalem Teamgeist.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit hervorragenden Karrierechancen und einem Fokus auf Vielfalt und Inklusion.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI-gestützten Ingenieurwissenschaften und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: Master oder PhD in relevanten Bereichen und Erfahrung mit großen Sprachmodellen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Als AI-Forschungsingenieur bei Bosch nutzen und erweitern Sie die neuartigen Fähigkeiten von hochmodernen Large Language Models (LLMs), um multi-agentenbasierte KI-Systeme zu entwickeln, die komplexe Ingenieurprobleme für Software-, Hardware- und mechatronische Systeme lösen und optimieren. Sie arbeiten daran, robuste, sichere, effiziente und skalierbare Lösungen für eine Vielzahl von Bosch-Anwendungen zu schaffen.
Reimagine AI-basierte Ingenieurwissenschaft: Sie arbeiten eng mit Fachexperten aus internationalen Unternehmensforschungsabteilungen und Geschäftseinheiten zusammen, um neuartige agentenbasierte Ansätze für das Engineering zu entwickeln, die das umfangreiche Produkt- und Dienstleistungsportfolio von Bosch ansprechen.
Codequalität und Effizienz: Im Rahmen Ihrer Aufgaben schreiben Sie sauberen, effizienten und gut dokumentierten Code, der sowohl Forschungsinitiativen als auch den Technologietransfer in praktische Anwendungen unterstützt. Darüber hinaus entwickeln Sie Best Practices und teilen diese mit dem Team.
Multi-Agenten-Systeme mit Bosch-Daten und -Tools: Sie konzentrieren sich darauf, mit den proprietären Daten von Bosch zu arbeiten, um generische Sprachmodelle anzupassen und zu verfeinern und sie als Grundlage für Multi-Agenten-Systeme zu verwenden, die mit modernen Design-, Simulations- und Optimierungstools interagieren. Dies umfasst das Verständnis der Daten und Tools mit Fachexperten sowie das Entwerfen und Implementieren robuster Datenaufnahme-Pipelines für das Training und die Inferenz von Modellen.
Unternehmerische Ideenfindung: Zuletzt nutzen Sie Ihre unternehmerische Denkweise, um neue Ideen zu bewerten, zu entwickeln und zu präsentieren, die Innovationen innerhalb der Organisation vorantreiben.
Qualifikationen
- Bildung: hervorragender Master in Informatik, Data Science, Mathematik, Physik, Computerlinguistik oder verwandten Bereichen; Promotion in Maschinellem Lernen, KI oder Computerlinguistik; starke Publikationsbilanz zu LLMs, generativer KI und agentischer KI in erstklassigen Konferenzen (NeurIPS, ICLR, ACL, EMNLP, ICML, CVPR usw.) ist von Vorteil.
- Erfahrung und Wissen: tiefes Wissen und Erfahrung mit modernsten LLMs und deren Verbesserung durch Feinabstimmung oder fortgeschrittene RAG-Mechanismen; Erfahrung mit agentischer KI und dem Aufbau agentischer Workflows, insbesondere Multi-Agenten-Systemen (z.B. LangChain, AutoGen); breite Erfahrung mit modernen Methoden und Werkzeugen des maschinellen Lernens.
- KI-basierte Ingenieurwissenschaft: starkes Interesse an der Anwendung von KI auf ingenieurtechnische Aufgaben wie Entwurfsraumexploration, Anforderungsanalyse, Architekturoptimierung, Verifikationsunterstützung oder Automatisierung von Ingenieurabläufen; Interesse an der Kombination formaler Ingenieurprozesse mit adaptiven KI-Methoden.
- Industrielle Erfahrung, KI-Infrastruktur & Experimentation: starke Programmierkenntnisse in Python und Erfahrung mit modernen Deep-Learning-Frameworks (PyTorch, TensorFlow, JAX oder anderen) in industriellen Anwendungen; Vertrautheit mit skalierbaren Experimenten, verteiltem Training und Evaluierungspipelines; Erfahrung mit Docker, Git, CI/CD und kollaborativen Softwareentwicklungsmethoden; Fähigkeit, reproduzierbare Forschungsinfrastrukturen für das Training, Benchmarking und die Analyse agentischer KI-Systeme aufzubauen; Erfahrung mit Cloud-Plattformen (z.B. MS Azure, GCP) zum Bereitstellen und Skalieren von KI/ML-Modellen ist von Vorteil.
- Persönlichkeit und Arbeitsweise: Sie besitzen eine unternehmerische Denkweise mit der Fähigkeit, fortschrittliche Forschung in praktische Innovationen umzusetzen; Sie sind ein starker Teamplayer, hochmotiviert mit konzeptioneller Stärke und Kreativität und dem Antrieb, die neuesten Forschungslösungen in Produkte und Dienstleistungen zu integrieren.
- Enthusiasmus: Sie fühlen sich wohl in interdisziplinären Teams und tragen zu kollaborativen Initiativen in der Forschung und Entwicklung von Bosch bei.
- Sprachen: fließend in Englisch, Deutsch ist von Vorteil.
Diversität 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.
Research Engineer - Large Language Models for Multi-agent Systems (f/m/div.) Arbeitgeber: jobr.pro
Bosch ist ein hervorragender Arbeitgeber, der innovative Talente in einem dynamischen Umfeld fördert. Mit einem starken Fokus auf interdisziplinäre Zusammenarbeit und persönliches Wachstum bietet Bosch nicht nur die Möglichkeit, an bahnbrechenden Projekten im Bereich KI und Multi-Agenten-Systeme zu arbeiten, sondern auch Zugang zu umfangreichen Ressourcen und Schulungen. Die Unternehmenskultur legt Wert auf Vielfalt und Inklusion, was eine inspirierende und unterstützende Arbeitsatmosphäre schafft.
StudySmarter Expertenrat🤫
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✨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 jobr.pro zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
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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 Research Engineer - Large Language Models for Multi-agent Systems (f/m/div.) bei jobr.pro gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei jobr.pro 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 jobr.pro entscheidend sein!
