Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Multi-Agenten-KI-Systeme mit modernsten Sprachmodellen.
- Unternehmen: Bosch, ein führendes Unternehmen für hochwertige Technologien und Dienstleistungen.
- Vorteile: Flexible Arbeitsmodelle, spannende Projekte und ein inspirierendes Team.
- Weitere Informationen: Vielfältige Karrierechancen und ein dynamisches, interdisziplinäres Arbeitsumfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und mache einen echten Unterschied in der Technik.
- Qualifikationen: Masterabschluss in Informatik oder verwandten Bereichen, Erfahrung mit LLMs und agentischer KI.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Unternehmensbeschreibung
Bei Bosch gestalten wir die Zukunft, indem wir hochwertige Technologien und Dienstleistungen entwickeln, die begeistern und das Leben von Menschen bereichern. Unser Versprechen an unsere Mitarbeitenden ist felsenfest: Wir wachsen gemeinsam, wir haben Freude an unserer Arbeit und wir inspirieren uns gegenseitig. Willkommen bei Bosch. Die Robert Bosch GmbH freut sich auf Ihre Bewerbung!
Stellenbeschreibung
Als KI-Forschungsingenieur:in bei Bosch nutzen und erweitern Sie die neuartigen Fähigkeiten modernster Large Language Models (LLMs), um Multi-Agenten-KI-Systeme zu entwickeln, die komplexe Engineering-Aufgaben für Software-, Hardware- und mechatronische Systeme lösen und optimieren. Sie arbeiten daran, robuste, sichere, effiziente und skalierbare Lösungen für eine vielfältige Bandbreite von Bosch Anwendungen zu entwickeln.
KI-basiertes Engineering neu denken: Sie arbeiten eng mit Fachexpert:innen aus internationalen Corporate-Research-Bereichen und Geschäftsbereichen zusammen, um neuartige agentenbasierte Ansätze für das Engineering zu entwickeln und damit das breite Produkt- und Serviceportfolio von Bosch zu adressieren.
Code-Qualität und Effizienz: Im Rahmen Ihrer Aufgaben schreiben Sie sauberen, effizienten und gut dokumentierten Code, der sowohl Forschungsinitiativen als auch den Transfer von Technologie in praktische Anwendungen unterstützt. Darüber hinaus entwickeln Sie Best Practices und teilen diese im Team.
Multi-Agenten-Systeme mit Bosch Daten und Tools vorantreiben: Sie fokussieren sich auf die Arbeit mit proprietären Bosch Daten, um generische Sprachmodelle zu fine-tunen und anzupassen und diese als Grundlage für Multi-Agenten-Systeme zu nutzen, die mit modernsten Design-, Simulations- und Optimierungstools interagieren. Dazu gehört das Verständnis der Daten und Tools gemeinsam mit Fachexpert:innen sowie die Konzeption und Implementierung robuster Data-Ingestion-Pipelines für Modelltraining und Inferenz.
Unternehmerische Ideenentwicklung: Nicht zuletzt nutzen Sie Ihre unternehmerische Denkweise, um neue Ideen zu bewerten, weiterzuentwickeln und überzeugend zu präsentieren, die Innovationen innerhalb der Organisation vorantreiben.
Qualifikationen
- Ausbildung: Hervorragender Masterabschluss in Informatik, Data Science, Mathematik, Physik, Computerlinguistik oder verwandten Fachrichtungen; Promotion (PhD) in Machine Learning, Künstlicher Intelligenz oder Computerlinguistik.
- Ein starkes Publikationsprofil zu Large Language Models, Generativer KI und agentischer KI auf führenden Konferenzen (z. B. NeurIPS, ICLR, ACL, EMNLP, ICML, CVPR etc.) ist von Vorteil.
- Erfahrung und Fachkenntnisse: Tiefgehende Kenntnisse und praktische Erfahrung mit modernsten LLMs sowie deren Verbesserung durch Fine-Tuning 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 Machine-Learning-Methoden und -Tools.
- KI-gestütztes Engineering: Starkes Interesse an der Anwendung von KI auf Aufgaben des Systems Engineerings, z. B. Design-Space-Exploration, Anforderungsanalyse, Architektur-Optimierung, Unterstützung bei Verifikation oder Automatisierung von Engineering-Workflows; Interesse an der Kombination formaler Engineering-Prozesse mit adaptiven KI-Methoden.
- Industrieerfahrung, KI-Infrastruktur & Experimentieren: Sehr gute Programmierkenntnisse in Python sowie Erfahrung mit modernen Deep-Learning-Frameworks (PyTorch, TensorFlow, JAX oder anderen) in industriellen Praxisanwendungen; Vertrautheit mit skalierbaren Experimentier-Setups, verteiltem Training und Evaluations-Pipelines; Erfahrung mit Docker, Git, CI/CD sowie kollaborativen Softwareentwicklungspraktiken; Fähigkeit, reproduzierbare Forschungsinfrastruktur zum Trainieren, Benchmarken und Analysieren agentischer KI-Systeme aufzubauen; Erfahrung mit Cloud-Plattformen (z. B. MS Azure, GCP) zur Bereitstellung und Skalierung von KI/ML-Modellen ist von Vorteil.
- Persönlichkeit und Arbeitsweise: Sie verfügen über eine unternehmerische Denkweise und die Fähigkeit, fortgeschrittene Forschung in praxisnahe Innovation zu überführen; Sie sind teamorientiert, sehr selbstmotiviert, konzeptionsstark und kreativ und bringen den Antrieb mit, neueste Forschungslösungen in Produkte und Services zu überführen; Begeisterung: Sie arbeiten gerne in interdisziplinären Teams und bringen sich in gemeinsame Initiativen über die Bosch Forschung und Entwicklung hinweg ein.
- Sprachen: Verhandlungssicheres Englisch; Deutsch ist von Vorteil.
Zusätzliche Informationen
Bitte reichen Sie alle relevanten Unterlagen ein (Lebenslauf, Zeugnisse sowie Links zu Ihrem GitHub- oder Kaggle-Account). Wir bieten flexible Arbeitsmodelle: von verschiedenen Teilzeitoptionen über mobiles Arbeiten bis hin zu Jobsharing. Gerne können Sie uns kontaktieren. Vielfalt und Inklusion sind für uns nicht nur 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? Meltem Arabacioglu (Personalabteilung) +49 174 1744 961
Benötigen Sie weitere Informationen zur Stelle? Roland Norden (Fachbereich) +49 711 811 20560
Work #LikeABosch startet hier: Bewerben Sie sich jetzt!
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Forschungsingenieur:in - Große Sprachmodelle für Multi-Agenten-Systeme (f/m/div.) (w/m/div.) erhalten könnten
✨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 Ultimate.ai 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 Forschungsingenieur:in - Große Sprachmodelle für Multi-Agenten-Systeme (f/m/div.) (w/m/div.) 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 Forschungsingenieur:in - Große Sprachmodelle für Multi-Agenten-Systeme (f/m/div.) (w/m/div.) bei Ultimate.ai gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Ultimate.ai 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 Ultimate.ai entscheidend sein!
