Кандидат технических наук – Генеративные модели для замкнутого синтеза

Хотите, чтобы ваши идеи формировали полезные технологии? Будь то в области мобильных решений, потребительских товаров, промышленных технологий или энергетики и строительных технологий - у вас будет возможность улучшить качество жизни по всему миру. Добро пожаловать в Bosch. Компания Robert Bosch GmbH с нетерпением ждет вашей заявки!

Тип занятости: ограниченный Рабочее время: полный рабочий день Место работы: Реннинген Мы проводим передовые исследования передовых генеративных моделей, направленных на повышение эффективности данных в системах Bosch. Мы ищем аспиранта, который увлечен изучением инновационных приложений генеративных моделей (таких как диффузия и ауторегрессивные модели) для моделирования реальных сценариев обучения и проверки ИИ. Разработка моделей ИИ часто является итеративным процессом, который требует все более больших наборов данных для решения проблем с длинным хвостом, которые не представлены в существующих данных. Однако сбор данных из реального мира может быть трудоемким и дорогостоящим, предотвращая автоматизацию данных цикла. Целью этого тезиса является создание новых методологий, которые позволяют генеративным моделям заменять реальный мир, облегчая взаимодействия замкнутого цикла. Это может включать в себя разработку новых механизмов управления для эффективного отбора необходимых данных и реагирования на взаимодействия.

Как член нашей команды, вы будете: Разработка новых моделей генерации глубины (например, моделей диффузии) в качестве источников данных для улучшения обучения и проверки моделей нисходящего потока. Сотрудничайте с экспертами в области глубокого обучения и компьютерного зрения в Центре искусственного интеллекта Bosch для мозгового штурма и разработки новых идей. Цель публикаций в ведущих журналах и конференциях.

Образование: отличная степень в области компьютерных наук или смежных областях с акцентом на компьютерное зрение и глубокое обучение Опыт и знания: сильный фон в глубоком обучении и компьютерном зрении, опыт работы с фреймворками глубокого обучения (TensorFlow, PyTorch и т. Д.), Сильные навыки программирования, в частности Python, знания и опыт в генеративном моделировании, а также базовые модели являются плюсом, опыт публикации рецензируемых научных работ полезен Энтузиазм: Мотивация к работе в междисциплинарной и международной команде Языки: очень хорошие навыки английского языка и академические навыки письма

Баланс между работой и личной жизнью: Гибкая работа с точки зрения времени, места и модели работы. Здоровье и спорт: Широкий спектр оздоровительных и спортивных мероприятий. Уход за детьми: Посредническая служба по уходу за детьми. Скидки для сотрудников: Скидки для работников. Комната для творчества: Пространство для творческой работы. Услуги социального консультирования и ухода на дому: Социальное консультирование и посреднические услуги по уходу.

Сотрудник по найму или начальник будет рад предоставить информацию об индивидуальном плане пособий. JOBV1_EN