Sind Sie leidenschaftlich daran interessiert, intelligente Systeme zu entwickeln, die wirklich verstehen und schlussfolgern können, insbesondere in den komplexen Bereichen der Fertigung, Produktentwicklung und Wartung? Neuro-Symbolische KI führt den nächsten großen Schritt in der KI an und bietet enormes Potenzial zur Verbesserung der Produktion, zur Steigerung der Automatisierung und zur Ermöglichung intelligenterer Entscheidungen, die uns der menschenähnlichen Intelligenz näherbringen. Wir suchen einen hochmotivierten Forschungsingenieur, um unser Team zu verstärken, die Entwicklung von neuro-symbolischen KI-Ansätzen voranzutreiben und deren praktische Anwendung in konkreten Anwendungsfällen zu ermöglichen. Als Teil unseres fortschrittlichen Forschungsteams werden Sie hervorragende Forschung zu neuro-symbolischen KI-Methoden durchführen, um formale Wissensdarstellungen mit Techniken des maschinellen Lernens zu kombinieren. Sie werden eigenständig multimodale Datenpipelines für neuro-symbolische KI entwickeln und integrieren. Darüber hinaus werden Sie die Architektur für fortgeschrittene Analyse- und Schlussfolgerungsmaschinen entwerfen und implementieren, um komplexe Probleme zu lösen. Sie werden wissensbasierte KI-Systeme mit natürlicher Sprachinteraktion entwerfen und implementieren. Des Weiteren werden Sie eng mit einem internationalen Team von Experten zusammenarbeiten, um Forschungslösungen effektiv in geschäftsrelevante Anwendungsfälle wie Produktentwicklung, Wartung und Reparatur zu übertragen. Last but not least werden Sie proaktiv über die neuesten Fortschritte in der KI und im maschinellen Lernen informiert bleiben, um Bosch an der Spitze der Innovation in diesem Bereich zu halten.

• Bildung: Doktortitel in Informatik, Künstlicher Intelligenz, Maschinellem Lernen oder einem verwandten Bereich
• Erfahrung und Fachwissen:
• Expertise in neuro-symbolischen KI-Architekturen und -Frameworks
• Nachgewiesene Fähigkeit, hybride KI-Systeme zu entwerfen, zu implementieren und zu integrieren, die maschinelles Lernen mit symbolischem Denken kombinieren (z. B. Wissensgraphen, Regelwerke, logische Programmierung, Ontologien), um komplexe Anforderungen zu erfüllen
• Fortgeschrittene Kenntnisse im Aufbau robuster Datenpipelines für die multimodale Integration (Integration, Bereinigung und Vorverarbeitung heterogener Datenquellen)
• Praktische Erfahrung in der Anwendung modernster NLP-Techniken (z. B. Transformer, LLMs, Informationsbeschaffung), um Benutzeranfragen zu verstehen, Erkenntnisse aus Texten zu extrahieren und zur automatischen Erstellung und Erweiterung dynamischer Wissensdatenbanken beizutragen
• Persönlichkeit und Arbeitsweise: Sie haben Erfolg darin, komplexe Forschungsergebnisse in praktische Lösungen zu übersetzen und arbeiten gerne in einem internationalen Team.
• Sprachen: Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift, Deutsch ist von Vorteil.