Der Bereich Corporate Research ist das Herzstück unserer Innovation. Sie werden Teil des Bosch Research Computer Vision and AI Lab in Hildesheim, Deutschland, und arbeiten an vorderster Front an der Entwicklung der nächsten Generation autonomer Systeme. Wir suchen eine engagierte und kreative Doktorandin bzw. einen engagierten und kreativen Doktoranden, die bzw. der unser Team verstärkt und die Zukunft KI-gestützter Mobilität mitgestaltet.

Sie entwickeln ein generisches prädiktives Occupancy-Modell als zentrale Repräsentation der Fahrszene und entwerfen Architekturen, die Geometrie und Semantik aller Objekte erfassen, um ein explizites Verständnis der 4D-Dynamik der Welt zu ermöglichen. Darüber hinaus erforschen, implementieren und evaluieren Sie neuartige End-to-End-(E2E)-Fahrarchitekturen auf Basis prädiktiver Occupancy-Weltmodelle, um eine robuste Situationswahrnehmung und sichere Navigation zu gewährleisten. Sie entwickeln modernste Wahrnehmungssysteme, die Rohsensordaten nahtlos in aussagekräftige räumliche Repräsentationen und Fahraktionen überführen und so die Lücke zwischen Wahrnehmung und automatisiertem Fahren schließen.

Im Rahmen dieser Position erstellen Sie Architekturen, bei denen Fahrentscheidungen direkt auf prädiktiven Occupancy-Weltmodellen basieren, um räumlich fundierte und verlässliche Aktionen sicherzustellen. Nicht zuletzt testen Sie Ihre Modelle rigoros in Simulationen und mit Realweltdaten, weisen Verbesserungen in Sicherheit, Transparenz und Performance nach und veröffentlichen Ihre Ergebnisse auf führenden KI- und Robotik-Konferenzen.

• Ausbildung: Sehr guter Masterabschluss in Informatik, Robotik, Künstlicher Intelligenz, Data Science oder einem verwandten Fachgebiet, der Sie zur Aufnahme eines Promotionsstudiums qualifiziert.
• Erfahrung und Kenntnisse: Ausgeprägte Expertise in Deep Learning und Computer Vision (CV), praktische Erfahrung mit modernen Deep-Learning-Frameworks (z. B. PyTorch) sowie nachweislich sehr gute Python-Programmierkenntnisse; Erfahrung in 3D-Computer-Vision, Occupancy Networks, End-to-End-(E2E)-Fahren, World Models oder Sensorfusion ist sehr wünschenswert; Vertrautheit mit Datensätzen für autonomes Fahren sowie Simulationsumgebungen (z. B. CARLA) ist von Vorteil.
• Persönlichkeit und Arbeitsweise: Sie sind eine kreative und eigenmotivierte forschungsorientierte Person, die gerne Verantwortung für anspruchsvolle Themen übernimmt; die Entwicklung innovativer Ideen fällt Ihnen leicht, und Sie arbeiten sowohl selbstständig als auch gerne im fachlichen Austausch mit Kolleginnen und Kollegen.
• Begeisterung: Sie haben eine echte Leidenschaft dafür, grundlegende Herausforderungen der KI zu lösen, und sind motiviert, Systeme zu entwickeln, die nicht nur intelligent, sondern auch vertrauenswürdig und sicher sind.
• Sprachen: Sehr gute Englischkenntnisse; Deutschkenntnisse sind von Vorteil.