Promotion - Foundation Models und Agentic AI für die industrielle Automatisierung

Stellenbeschreibung

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.

Qualifikationen

• 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

Zusätzliche Informationen

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.

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Celina Dannecker (Personalabteilung)

+49 711 811 21346

Sie haben fachliche Fragen zum Job?

Daniel Ewert (Fachabteilung)

mailto:daniel.ewert@de.bosch.com

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