Bosch Gruppe | Германия | 71xxx Renningen | Работа на постоянной основе | Неполный рабочий день - гибкий / Полный рабочий день / Домашний офис | Опубликовано: 26.03.2026 на stepstone.de
Инженер-исследователь по масштабированию моделей больших временных рядов (ж/м/д).
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 работы: Неограниченный Рабочее время: полный рабочий день Место работы: Реннинген
* После нажатия кнопки Читать далее откроется оригинальное объявление на сайте нашего партнера, где вы можете посмотреть детали этой вакансии и контактные данные. Если вам необходим перевод этого текста, то после возвращения на наш сайт он будет подготовлен и вы можете его прочитать, нажав на кнопку Показать весь перевод.
Ваши задания • Ваш профиль • Что мы предлагаем
- 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 работы:
- Неограниченный
- Рабочее время: полный рабочий день
- Место работы:
- Реннинген В Bosch мы стремимся использовать возможности крупномасштабных временных рядов для оптимизации промышленных процессов и создания инновационных решений. Мы создаем следующее поколение базовых моделей для временных рядов, которые будут использоваться в различных областях группы Bosch, таких как производство, решения для мобильности, энергетические системы и приложения IoT. В рамках нашей команды вы поможете продвинуть самые современные модели масштабируемости, внося свой вклад в основные системы для наших продуктов. Как инженер-исследователь в Bosch, вы будете сосредоточены на эффективном внедрении масштабируемых архитектур для крупномасштабных моделей временных рядов. Ваша основная ответственность будет заключаться в оптимизации обучения и выводов, повышении их производительности с точки зрения времени выполнения и использования памяти. Вы будете работать над применением и совершенствованием этих масштабных моделей для различных вариантов промышленного использования, используя массивные наборы данных из общих источников Bosch для решения реальных проблем. [+]
- Ответственность за проектирование и оптимизацию обучающих и выводных трубопроводов для основания моделей временных рядов будет нести компания. С предвидением и точностью вы будете разрабатывать эффективные алгоритмы для обработки и балансировки массивных промышленных наборов данных. Вы будете исследовать и разрабатывать масштабируемые архитектуры для крупномасштабного моделирования временных рядов в промышленной среде, стремясь установить новые стандарты. [+]
- Постоянно вы будете управлять оптимизацией производительности и бенчмаркингом моделей временных рядов, чтобы обеспечить максимальную эффективность. В тесном сотрудничестве с инженерными командами и бизнес-подразделениями вы будете внедрять и развертывать масштабируемые решения для промышленных приложений. Ваши результаты исследований будут опубликованы и запатентованы, взаимно разделяя наше технологическое преимущество.
- Образование: завершенная степень магистра в области компьютерных наук, математики, технической кибернетики или смежной области, дополненная докторской степенью в области машинного обучения или связанной с машиной области
- Опыт и знания: продемонстрированное владение масштабируемыми архитектурами машинного обучения и распределенным обучением (включая обучение с несколькими GPU / несколькими узлами)
- Несколько лет опыта в проектах ИИ, ориентированных на крупномасштабные данные временных рядов из промышленных доменов (датчики, физические системы, устройства IoT, моделирование и т. Д.)
- Доказанная способность переводить теоретические методы в практический, высококачественный код для масштабируемого машинного обучения
- Глубокий опыт крупномасштабной обработки данных в промышленной среде отличное знание MLOps (например, трубопроводы CI / CD, отслеживание экспериментов, контейнеризация) в промышленных условиях свободно владеть статистическими методами, включая анализ временных рядов, оптимизацию масштабируемости и способность переводить теоретические методы в решения конкретных инженерных задач
- Проверенная способность программных реализаций крупномасштабных алгоритмов в Python/Pytorch, а также для обучения и тонкой настройки базовых моделей и моделей большого языка является плюсом.
- Личность и рабочая практика: вы эффективно общаетесь со сложными результатами исследований и беспрепятственно сотрудничаете в кросс-функциональных командах
- Языки: очень хороший письменный и разговорный английский, немецкий - плюс
- 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. .
Местонахождение
 | Bosch Gruppe | |
| 71272 Renningen | ||
| Германия |
Текст этого объявления был переведен с немецкого на русский язык посредством системы автоматического перевода и может содержать как смысловые, так и лексические ошибки. Поэтому он может использоваться только в ознакомительных целях. Для более детальной информации перейдите к тексту оригинального объявления по ссылке ниже.
Для получения дополнительной информации читайте исходное объявление