Promotion - Foundation Models und Agentic AI für die industrielle Automatisierung

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. • 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 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) Sie haben fachliche Fragen zum Job? Daniel Ewert (Fachabteilung) Work #LikeABosch beginnt hier: Jetzt bewerben!