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Descripción del puesto:
Unternehmensbeschreibung:
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!
Stellenbeschreibung:
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.
Qualifikationen:
* 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
Zusätzliche Informationen:
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
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| Origen: | Web de la compañía |
| Publicado: | 02 Jul 2026 (comprobado el 03 Jul 2026) |
| Tipo de oferta: | Empleo |
| Sector: | Electrónica de Consumo |
| Idiomas: | Alemán |