PhD - Effiziente Neuronale Repräsentation von Datensätzen

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 Ihre Bewerbung!
Stellenbeschreibung

• Als Teil unseres Teams entwickeln Sie neuartige Ansätze zur Anpassung von Deep Generative Models (z.B. Diffusion Models, GANs, VAEs) als Datenquellen, um nachgelagerte Modelle besser zu trainieren und zu validieren.
• Darüber hinaus nutzen Sie die Steuerbarkeit und das Wissen generativer Basismodelle, um Datensätze nicht mehr nur als eine lose Sammlung von Bildern zu betrachten.
• Sie diskutieren sowie entwickeln neue Ideen mit den Expertinnen bzw. Experten für Deep Learning und Computer Vision im Bosch Center for AI.
• Darüber hinaus haben Sie die Möglichkeit, Ihre Ergebnisse in hochrangigen Fachzeitschriften und Konferenzen zu veröffentlichen.

Qualifikationen

• Ausbildung: ausgezeichneter Abschluss in Informatik oder einem verwandten Bereich mit Schwerpunkt auf Computer Vision und Deep Learning
• Erfahrungen und Know-how: fundierter Hintergrund in Deep Learning und Computer Vision, Erfahrung mit Deep-Learning-Frameworks (TensorFlow, PyTorch usw.) sowie sehr gute Programmierkenntnisse (insbesondere Python) erforderlich, praktische Erfahrung mit Deep Generative Modeling und Foundation Models sind ein Plus, Veröffentlichungen von peer-reviewten Forschungsarbeiten ebenfalls von Vorteil, gute wissenschaftliche Schreibfähigkeiten
• Begeisterung: Begeisterung in einem interdisziplinären sowie internationalen Team zu arbeiten
• Sprachen: sehr gutes Englisch

Zusätzliche Informationen
https://www.bosch-ai.com
www.bosch.com/research
Bitte reichen Sie alle relevanten Unterlagen ein (einschließlich Lebenslauf, Zeugnisse).
Wir bieten flexible Arbeitsmodelle: von unterschiedlichen Teilzeitmöglichkeiten über mobiles Arbeiten bis hin zum Jobsharing. Sprechen Sie uns gerne dazu an.
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?
Kevin Heiner (Personalabteilung)
+49 711 811 12223
Sie haben fachliche Fragen zum Job?
Jiayi Wang (Fachabteilung)
+49 711 811 44429
Anna Khoreva (Fachabteilung)
+49 711 811 46129