Promotion - Eigenschaftsvorhersage für Embedded (AI) Systeme

Robert Bosch GmbH; Renningen; Vor Ort; EUR 40.000 - 60.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Robert Bosch GmbH sucht einen Promotionsbewerber im Bereich der Eigenschaftsvorhersage für eingebettete Systeme. Die Rolle umfasst bedeutende Projekte im Bereich des maschinellen Lernens und der Hardware-Modellierung, um die Entwicklung von KI-basierten Systemen voranzutreiben. Bewerber sollten exzellente Programmierkenntnisse und ein abgeschlossenes Studium in technischen Disziplinen mitbringen.

Leistungen

Vielfalt und Inklusion

Mitarbeitervorteile

Qualifikationen

• Abgeschlossenes Studium in relevanten Bereichen.
• Programmierungserfahrung in C/C++, Python und Mathematikkenntnisse.
• Kenntnisse in Machine Learning und digitaler Hardware.

Aufgaben

• Untersuchung der Hardware-Eigenschaften und deren Modellierung.
• Erforschen neuartiger Methoden des maschinellen Lernens.
• Analyse der Verwendung von ML-Compilern im Modellierungsworkflow.

Kenntnisse

Programmierung mit C/C++

Python

Mathematik

Machine Learning

Neurale Netze

Algorithmen

Ausbildung

Master oder Diplom in Elektrotechnik, Informationstechnik, Mikroelektronik oder Informatik

Tools

TensorFlow

PyTorch

Jobbeschreibung

Promotion - Eigenschaftsvorhersage für Embedded (AI) Systeme, Renningen

Robert Bosch GmbH

Promotion - Eigenschaftsvorhersage für Embedded (AI) Systeme

Robert-Bosch-Campus 1, 71272 Renningen, Germany

Robert Bosch GmbH

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!

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 Perfomance-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 Zielhardwareplattform 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 zu nutzen 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

Bitte reichen Sie alle relevanten Unterlagen ein (einschließlich Lebenslauf, Zeugnisse).

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?
Sarah Schneck (Personalabteilung)
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Sie haben fachliche Fragen zum Job?
Falk Rehm (Fachabteilung)
[phone]