Promotion - Foundation Models und Agentic AI für die industrielle Automatisierung
Bosch•4h ago
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- Bei Bosch gestalten wir Zukunft mit hochwertigen Technologien und Dienstleistungen, die Begeisterung wecken und das Leben der Menschen verbessern. Unser Versprechen an unsere Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter steht dabei felsenfest: Wir wachsen gemeinsam, haben Freude an unserer Arbeit und inspirieren uns gegenseitig. Willkommen bei Bosch. Die Robert Bosch GmbH freut sich auf deine Bewerbung!
- Die industrielle Automatisierung steht an einem Wendepunkt. Foundation Models bieten eine beispiellose Generalisierung und Anpassungsfähigkeit – doch ihr Einsatz in realen Produktionsumgebungen bedeutet, sich harten Randbedingungen stellen zu müssen: Latenzen im Mikrosekundenbereich, deterministisches Verhalten, funktionale Sicherheitszertifizierungen und Legacy-Infrastrukturen, die sich nicht ohne Weiteres ersetzen lassen. Zu deinen Aufgaben gehört die Untersuchung, wie Foundation Models in der industriellen Realität nutzbar werden. Hierfür entwickelst du innovative Anpassungs-, Validierungs- und Deployment-Methoden. Du bringst diese Modelle in die Fertigung, die Prozessindustrie und in cyber-physische Systeme, wobei du Latenz, Determinismus und Sicherheit als nicht verhandelbare Größen berücksichtigst. Außerdem widmest du dich den Kernfragen, wie Foundation Models eine begrenzte, vorhersagbare Leistung erbringen können, ohne an Fähigkeiten einzubüßen. Du erarbeitest Lösungen, wie sich Foundation Models mit etablierten industriellen Sicherheits- und Automatisierungsstandards (z. B. IEC 61131, IEC 61508) vereinbaren lassen. Nicht zuletzt erweiterst du Brownfield-Automatisierungsplattformen um die Fähigkeiten von Foundation Models und schaffst so neue Möglichkeiten für die Industrie.
- Ausbildung : abgeschlossenes Master-Studium in Informatik, Elektrotechnik, Automatisierungstechnik, Robotik, Mechatronik oder vergleichbar Erfahrungen und Know-how : starker theoretischer und praktischer Hintergrund in Machine Learning und Deep Learning
- solides Verständnis von Konzepten der industriellen Automatisierung, Steuerungssystemen sowie Echtzeit- oder Embedded-Umgebungen
- fundierte Programmierkenntnisse in Python und C++
- Vertrautheit mit Standards der funktionalen Sicherheit (IEC 61508, ISO 13849) sowie formalen Verifikations- oder Validierungsmethoden
- nachgewiesene Erfahrung beim Deployment und der Optimierung von KI-Modellen auf Edge-Geräten, Embedded-Hardware oder ressourcenbeschränkten Plattformen
- Kenntnisse in Modelloptimierungstechniken wie Quantisierung, Pruning, Knowledge Distillation oder beschleunigter Inferenz (Accelerated Inference)
- praktische Erfahrung mit SPS-Umgebungen, industriellen Kommunikationsprotokollen (OPC UA, PROFINET, EtherCAT) oder industriellen Echtzeitplattformen sind wünschenswert Persönlichkeit und Arbeitsweise: du bringst ein tiefes Interesse an der Anwendung von Foundation Models in industriellen oder cyber-physischen Systemen mit und es gelingt dir, komplexe Forschungsfragen methodisch zu bearbeiten Sprachen : fließendes Englisch in Wort und Schrift und gute Deutschkenntnisse
- https://www.bosch-ai.com www.bosch.com/research Die finale Vergabe des Promotionsthemas obliegt deiner Hochschule als zentrale Anlaufstelle für deine Promotion. Beginn: nach Absprache Bitte sende uns deine aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen (inkl. Lebenslauf, Zeugnisse und Links zum GitHub- oder Kaggle-Account) zu. Vielfalt und Inklusion sind für uns keine Trends, sondern fest verankert in unserer Unternehmenskultur. Daher freuen wir uns über alle Bewerbungen: unabhängig von Geschlecht, Alter, Behinderung, Religion, ethnischer Herkunft oder sexueller Identität. Sie haben Fragen zum Bewerbungsprozess? Celina Dannecker (Personalabteilung) +49 711 811 21346 Sie haben fachliche Fragen zum Job? Daniel Ewert (Fachabteilung) +49 711 811 11758 Work #LikeABosch beginnt hier: Jetzt bewerben!
Required skills
Machine LearningDeep LearningPythonC++IEC 61508ISO 13849QuantizationPruningKnowledge DistillationAccelerated InferenceOPC UAPROFINETEtherCAT