💡 PhD - Spitzenforschung: Effiziente Neuronale Datensatz-Repräsentation bei Bosch Renningen

Bei Bosch gestalten wir die Zukunft mit innovativen Technologien und Dienstleistungen, die begeistern und das Leben verbessern. Werden Sie Teil unseres Teams und wachsen Sie gemeinsam mit uns!

Die Robert Bosch GmbH freut sich auf Ihre Bewerbung!

Wir forschen an hochmodernen Deep Generative Models, um reale Bosch-Systeme dateneffizienter zu gestalten. Wir suchen eine/n engagierte/n Doktorand/in, der/die sich für die Erforschung kreativer Anwendungen generativer Modelle (z.B. Stable Diffusion) als steuerbare Datensatzdarstellung für das Training und die Validierung von Netzwerken interessiert.

Nicht alle Datenpunkte sind gleich wichtig für die Leistung eines neuronalen Netzwerks. Mit fortschreitendem Training kann der Verlust einiger Datenpunkte irrelevant werden. Daher ist es entscheidend, das Netzwerktraining zu optimieren, um die richtigen Daten zur richtigen Zeit bereitzustellen. Ziel dieses Doktorandenprojekts ist die Entwicklung neuer Lernalgorithmen zur Generierung relevanter Daten "on Demand". Dies beinhaltet die Verbesserung der Trainingseffizienz durch die Synthese von Daten mit besserer Relevanz und die gezielte Erstellung von Beispielen, um die gewünschte Invarianz zu erzielen.

• Als Teil unseres Teams entwickeln Sie innovative Ansätze zur Anpassung von Deep Generative Models (z.B. Diffusion Models, GANs, VAEs) als Datenquellen, um nachgelagerte Modelle optimal zu trainieren und zu validieren.
• Nutzen Sie die Steuerbarkeit und das Wissen generativer Basismodelle, um Datensätze als mehr als nur lose Sammlungen von Bildern zu betrachten.
• Diskutieren und entwickeln Sie neue Ideen mit unseren Deep Learning- und Computer Vision-Experten im Bosch Center for AI.
• Veröffentlichen Sie Ihre Forschungsergebnisse in renommierten Fachzeitschriften und Konferenzen.

• Ausbildung: Exzellenter Abschluss in Informatik oder einem verwandten Bereich mit Schwerpunkt auf Computer Vision und Deep Learning
• Erfahrungen und Know-how: Fundierte Kenntnisse in Deep Learning und Computer Vision, Erfahrung mit Deep-Learning-Frameworks (TensorFlow, PyTorch usw.) sowie sehr gute Programmierkenntnisse (insbesondere Python) sind erforderlich. Praktische Erfahrung mit Deep Generative Modeling und Foundation Models ist ein Plus. Veröffentlichungen von Peer-Reviewten Forschungsarbeiten sind von Vorteil. Gute wissenschaftliche Schreibfähigkeiten.
• Begeisterung: Freude an der Arbeit in einem interdisziplinären und internationalen Team
• Sprachen: Sehr gutes Englisch

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

Wir bieten flexible Arbeitsmodelle, von Teilzeit über mobiles Arbeiten bis hin zu Jobsharing. Sprechen Sie uns gerne an.

Vielfalt und Inklusion sind fester Bestandteil unserer Unternehmenskultur. Wir freuen uns über alle Bewerbungen, unabhängig von Geschlecht, Alter, Behinderung, Religion, ethnischer Herkunft oder sexueller Identität.

Sie haben Fragen zum Bewerbungsprozess?

Sarah Schneck (Personalabteilung)
+49 9352 18 8527

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Jiayi Wang (Fachabteilung)
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Anna Khoreva (Fachabteilung)
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