Bosch Gruppe | Германия | 71xxx Renningen | Работа на постоянной основе | Полный рабочий день | Опубликовано: 29.04.2026 на stepstone.de
Инженер-исследователь — обучение больших моделей поведения с помощью подкрепления обучения (EG16, f/m/div.)
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
- Как инженер-исследователь в группе семантического понимания и рассуждения (CR / AIR4) в Bosch Corporate Research, вы будете разрабатывать методы следующего поколения для обучения больших моделей поведения для интеллектуальных киберсистем. [+]
- Ваша работа будет сосредоточена на том, как крупномасштабные модели ИИ могут приобретать устойчивое, обобщаемое и целенаправленное поведение посредством обучения, мультимодального опыта и взаимодействия с изученными или смоделированными средами. Центральная часть этой роли заключается в использовании мировых моделей в качестве основы для обучения и проверки этих систем. В этом контексте вы изучите, как прогностические модели динамики окружающей среды, латентного состояния и взаимодействия агент-окружающая среда могут поддерживать обучение политике, планирование, синтез поведения и оценку. Это включает в себя использование развертываний на основе мировой модели для масштабируемой подготовки, использование воображаемых траекторий для эффективной политики улучшения и разработку рамок проверки, которые оценивают обобщение, надежность и безопасность перед развертыванием в реальном мире. Ваша работа свяжет фундаментальные исследования и практическую реализацию и будет способствовать разработке архитектур, которые связывают обучение репрезентации, скрытое моделирование динамики, привлечение обучения и крупномасштабное моделирование поведения. Частью этой роли является создание инфраструктуры, необходимой для предварительной подготовки, обучения на основе моделирования, точной настройки и бенчмаркинга в средах, соответствующих Bosch. Прикладное пространство охватывает широкий спектр областей Bosch, включая робототехнику, промышленную автоматизацию, автоматизированное вождение и интеллектуальные строительные или энергетические системы. Вы будете тесно сотрудничать с исследователями ИИ, экспертами по робототехнике, инженерами по управлению и специалистами по доменам, чтобы гарантировать, что разработанные методы являются научно сильными и стратегически важными для реальных систем Bosch. [+]
- Ваш вклад поможет установить основные возможности Bosch в масштабируемом обучении поведению, моделированном обучении и физически обоснованных системах ИИ, которые могут быть обучены, проверены и эффективно адаптированы в разных приложениях.
- Образование: отличная степень магистра в области компьютерных наук, машинного обучения, робототехники, управления или смежных технических областях PhD в области машинного обучения, обучения с подкреплением, робототехники, генеративного ИИ или смежных областях, предпочтительных сильные публикации в ведущих местах ИИ, машинного обучения и робототехники, таких как NeurIPS, ICLR, ICML, CoRL, RSS, ICRA, AAAI, IJCAI или аналогичных
- Опыт и знания:
- Усиление обучения и поведения
- Опыт обучения в обучении и последовательном принятии решений для сложных сред опыт работы с модельным, автономным, иерархическим, имитационным или ограниченным RL обучение крупномасштабному поведению или политическим моделям на основе мультимодальных данных и взаимодействия;
- Методы проектирования для долгосрочной оптимизации, обобщения и надежной адаптации сильный интерес к проверке поведения, тестированию надежности, сим-реальному и безопасности
- Мировые модели и прогнозы
- Понимание моделей мира, скрытой динамики и последовательностей или генеративных моделей использование прогностических моделей для обучения, развертывания и планирования на основе воображения опыт работы с латентным моделированием состояния, прогнозированием с учетом неопределенности и валидацией
- Интерес к подключению обучения, основанного на данных, к физически обоснованным рассуждениям
- Большие модели, мультимодальное обучение и фонд
- Опыт работы с крупномасштабным глубоким обучением и трансформаторными или мультимодальными моделями обучение репрезентации через визуальные, временные, действия, язык или сенсорные модальности интерес к крупным моделям поведения в качестве переносимых и многоразовых компонентов ИИ
- Связь обучения по крупным моделям с обучением политике и взаимодействием с окружающей средой
- Промышленный опыт, Software Engineering & AI Infrastructurestrong
- Навыки и опыт работы с PyTorch, TensorFlow или JAX опыт работы с платформами моделирования (например, Isaac Sim, CARLA, MuJoCo, Habitat) знакомство с распределенным обучением, бенчмаркингом и воспроизводимыми трубопроводами
- Опыт работы с Docker, Git, CI/CD и мульти-GPU или облачной инфраструктурой
- Персональная и рабочая практика: вы привносите сильное научное мышление с проверенной публикацией в лучших местах ИИ и робототехники; вы можете перевести передовые исследования в практические, создающие ценность инновации и основополагающие методы ИИ с актуальными проблемами и сценариями применения Bosch; у вас есть совместное мышление и вы наслаждаетесь работой над исследованиями ИИ, робототехникой, управлением в командах
- Языки: свободное владение английским языком, написанным и разговорным, немецкий является плюсом
- 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