Bei Bosch gestalten wir Zukunft mit hochwertigen Technologien und Dienstleistungen, die Begeisterung wecken und das Leben der Menschen verbessern. Unser Versprechen an unsere Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter steht dabei felsenfest: Wir wachsen gemeinsam, haben Freude an unserer Arbeit und inspirieren uns gegenseitig. Willkommen bei Bosch.

Die Robert Bosch GmbH freut sich auf deine Bewerbung!

• Du entwickelst ein KI‑basiertes SoH‑Konzept, das die verbleibende Nutzungsdauer von Elektronik präzise abschätzt und als Grundlage für nachhaltige Produktentscheidungen dient.
• Eine Produktentscheidungsmatrix unter Berücksichtigung von Kriterien wie Wirtschaftlichkeit und Design erarbeitest du und führst diese zur Anwendungsreife.
• Das entwickelte SoH‑Konzept bewertest du umfassend, indem du geeignete Methoden wie die hybride Modellierung einsetzt und deren Wirksamkeit nachweist.
• Darüber hinaus wendest du deine Erkenntnisse auf ein Fokusprodukt an und integrierst Inspektionsdaten aus der Produktion (SPI, AOI, AXI), 0‑km‑Ausfalldaten, Zuverlässigkeitsdaten sowie Feldbelastungen.
• Du analysierst und bewertest selbstständig Grundlagen sowie Methoden und führst gezielte Tests zur Identifikation und Auswertung von Fehlerbildern durch.
• Im engen Austausch mit dem AVT‑Team, deinen Betreuenden bei CR/APT3 sowie der kooperierenden Universität förderst du den Wissenstransfer und die interdisziplinäre Zusammenarbeit.
• Auf Basis deiner Forschungsergebnisse veröffentlichst du in referierten Fachjournalen und präsentierst deine Ergebnisse auf internationalen Tagungen, um den wissenschaftlichen Diskurs aktiv mitzugestalten.

• Ausbildung: sehr guter Masterabschluss in Mikrosystemtechnik, Mikroelektronik oder einem vergleichbaren Studiengang
• Erfahrungen und Know-how: 
  • praktische Erfahrungen im Bereich der datenbasierten Modellierung (z. B. hybride Modellierung, vorausschauende Wartung / Predictive Maintenance, Anomalieerkennung)
  • Programmierkenntnisse in Python und relevanten Bibliotheken (z. B. PyTorch)
  • Expertise im Bereich der Zuverlässigkeit (Lebensdauer, Ausfallmechanismen, Prüfung / Testing) von Elektronik
• Persönlichkeit und Arbeitsweise: du zeichnest dich durch ein starkes Interesse an technischer Nachhaltigkeit aus, insbesondere an der Verlängerung der Produktlebensdauer und der Schonung von Ressourcen; zudem bringst du ausgeprägte analytische und kommunikative Fähigkeiten mit; deine hohe wissenschaftliche Neugier treibt dich an, komplexe technische Zusammenhänge zu durchdringen und innovative Lösungsansätze zu entwickeln
• Begeisterung: du begeisterst dich für Nachhaltigkeit und datenbasierte Modellierung
• Sprachen: sehr gutes Deutsch und Englisch in Wort und Schrift

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 und Zeugnissen) 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.

Du hast Fragen zum Bewerbungsprozess?
Celina Vanessa Dannecker (Personalabteilung)
+49 711 811 21346

Du hast fachliche Fragen zum Job?
Roumen Ratchev (Fachabteilung)
+49 711 81138509

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