Promotion - Eigenschaftsvorhersage für Embedded (AI) Systeme

JR Germany; Renningen; Vor Ort; EUR 55.000 - 75.000; Vollzeit

Zusammenfassung

A leading company in mobility solutions is seeking a skilled professional for a PhD project in Deep Learning. The role involves exploring hardware characteristics and developing innovative machine learning methods to enhance system performance. The ideal candidate will have a strong academic background and programming expertise, contributing to cutting-edge technology advancements.

Leistungen

Flexible working hours

Health and sports activities

Childcare services

Employee discounts

Room for creative work

In-house social counseling

Qualifikationen

• Excellent degree in Electrical Engineering, Information Technology, Microelectronics, or Computer Science.
• Proven programming skills in C/C++, Python, Matlab.
• Good knowledge in modern mathematics and machine learning.

Aufgaben

• Investigate hardware properties for modeling and efficiency.
• Research novel machine learning methods and their applicability.
• Examine machine learning compilers and optimizations.

Kenntnisse

Programming

Machine Learning

Mathematics

Teamwork

Creativity

Ausbildung

Master or Diploma in Electrical Engineering

Tools

C/C++

Python

Matlab

TensorFlow

PyTorch

Jobbeschreibung

renningen, Germany

Do you want beneficial technologies being shaped by your ideas? Whether in the areas of mobility solutions, consumer goods, industrial technology or energy and building technology - with us, you will have the chance to improve quality of life all across the globe. Welcome to Bosch.

The Robert Bosch GmbH is looking forward to your application!

Employment type: Limited
Working hours: Full-Time
Joblocation: Renningen

Im Bereich Deep Learning werden eine Vielzahl von verschiedenen Aufgaben adressiert, mit dem Ziel einer möglichst hohen Genauigkeit. Dies reicht von kleineren TinyML-Anwendungen auf eingebetteten Systemen bis hin zu großen Sprach/Foundation Modellen in Cloud-basierten Systemen. Eine Kerndisziplin des Entwicklungsprozesses ist die Modellierung und die Performance-Schätzung des Zielsystems. Mit dieser Arbeit wollen wir die Grenzen des aktuellen Standes der Technik erweitern, um uns mit neuen Ansätzen an die immer schneller werdenden Entwicklungszyklen anzupassen, um das Leistungsverhalten zukünftiger Systeme schneller vorherzusagen und bewerten zu können.

• In diesem Promotionsprojekt untersuchen Sie, wie verschiedene Hardware-Eigenschaften extrahiert werden können und welche Möglichkeiten es gibt, sie auf verschiedenen Abstraktions-, Effizienz- und Genauigkeitsebenen zu modellieren.
• Sie untersuchen, wie diese Merkmale verwendet werden können, um das Verhalten für verschiedene Zielhardwareplattformen vorherzusagen.
• Zudem erforschen Sie verschiedene neuartige Methoden des maschinellen Lernens, einschließlich ihrer Anwendbarkeit und Effizienz im Vergleich zu herkömmlichen Modellierungsmethoden.
• Nicht zuletzt sehen Sie sich verschiedene Machine-Learning-Compiler und deren Verwendung als Teil des Modellierungsworkflows und die damit verbundenen Optimierungen für die Vorhersage genauer an.

• Ausbildung: exzellent abgeschlossenes Studium (Master oder Diplom) in Elektrotechnik, Informationstechnik, Mikroelektronik oder Informatik
• Erfahrungen und Know-how: nachgewiesene Programmierkenntnisse (C/C++, Python, Matlab), gutes Know-how in moderner Mathematik, z.B. Machine Learning (TensorFlow, PyTorch, etc.), Solver, Neuronale Netze, Kenntnisse in KI-Algorithmen, Erfahrung in digitaler Hardware, eingebetteten Systemen sowie in SoC-Architekturen
• Persönlichkeit und Arbeitsweise: Ihnen gefällt es, sich kreativ ein- und auch in gewissen Themen durchzusetzen; Sie arbeiten gerne im Team und verstehen es strukturiert, abstrakt sowie strategisch zu denken, um bestmögliche Leistung zu erbringen
• Sprache: sehr gutes Englisch, Deutschkenntnisse sind von Vorteil

• Work-life balance: Flexible Arbeitszeiten, Arbeitsort und Arbeitsmodelle.
• Health & Sport: Breites Angebot an Gesundheits- und Sportaktivitäten.
• Childcare: Vermittlungsservice für Kinderbetreuung.
• Employee discounts: Mitarbeiterrabatte.
• Room for creativity: Raum für kreative Arbeit.
• In-house social counseling and care services: Soziale Beratung und Vermittlungsservice für Pflegeleistungen.

Der Ansprechpartner oder Vorgesetzte wird gerne Auskunft über den individuellen Vorteilsplan geben.

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