Sabbatique en Industrie de Doctorat au Centre Bosch pour l'Intelligence Artificielle

Description de l'entreprise

Chez Bosch, nous façonnons l'avenir en inventant des technologies et des services de haute qualité qui suscitent l'enthousiasme et enrichissent la vie des gens. Notre promesse à nos collaborateurs est solide comme le roc : nous grandissons ensemble, nous aimons notre travail, et nous nous inspirons mutuellement. Rejoignez-nous et ressentez la différence.

La Robert Bosch GmbH attend votre candidature avec impatience !

Description du poste

L'équipe de recherche du Bosch Center for Artificial Intelligence (BCAI) offre l'opportunité aux candidats actuellement inscrits en doctorat en apprentissage automatisé, vision par ordinateur, ou un domaine connexe, d'effectuer un "sabbatique industriel" de 3 à 12 mois. Au BCAI, nous construisons les fondations pour générer un impact concret grâce à des recherches de pointe axées sur l'IA sûre, robuste, économe en données et explicable. Nous concevons et mettons en œuvre l'IA pour des technologies intelligentes, connectées et autonomes dans tous les secteurs d'activité de Bosch. Pendant le sabbatique industriel, vous aurez l'opportunité de développer et mettre en œuvre de nouveaux algorithmes, et de les évaluer sur des ensembles de données ouvertes et spécifiques à Bosch. En collaboration avec des chercheurs du BCAI, vous mènerez des recherches originales, des investigations théoriques, et vous viserez à publier dans des conférences de premier plan en ML. L'objectif est de définir le sujet de telle sorte qu'il soit étroitement lié à votre sujet de thèse.

Les domaines de recherche possibles comprennent :

• Modèles de fondation pour la perception (par exemple, formation de modèles en utilisant des modalités telles que la vision, le radar et le lidar) ;
• Distillation des connaissances à partir de grands modèles (de fondation) vers des modèles efficaces sur le plan matériel pour une application embarquée (par exemple, en utilisant des techniques d'enseignant-élève ou des approches basées sur la recherche d'architecture de réseau) ;
• Méthodes de champ de radiance neuronale (NeRF) pour des modalités au-delà de la vision (par exemple, le radar, le lidar) ;
• Généralisation hors distribution (par exemple, audit des modèles d'IA sur des données rares et hors distribution, développement de méthodes pour détecter de telles données, et amélioration de la capacité du modèle à les gérer) ;
• Augmentation générative des données et validation des modèles DL en aval (par exemple, amélioration de la qualité et de la contrôlabilité de la synthèse, échantillonnage efficace des modèles génératifs, adaptation rapide des modèles génératifs à grande échelle à de nouveaux domaines) ;
• Grands modèles de langage (par exemple, identification et contre-action des hallucinations, applications NLP sur des données Bosch, combinaison de texte et d'autres modalités sensorielles, IA conversationnelle) ;
• IA neuro-symbolique (par exemple, apprentissage et complétion de graphes de connaissances, combinaisons de NLP et de graphes de connaissances, programmation d'ensembles de réponses) ;
• Apprentissage automatique bayésien (par exemple, inférence probabiliste, inférence causale, modèles graphiques, etc.) ;
• Apprentissage du comportement (par exemple, prédictions d'agents dynamiques, modèles de conduite, défis d'apprentissage à longue queue) ;
• Apprentissage robotique (par exemple, perception pour la préhension et la manipulation, prise de décision robotisée informée sémantiquement) ;
• Apprentissage par renforcement (par exemple, apprentissage par renforcement métacognitif, combinaison de méthodes hors ligne et en ligne) ;

Veuillez nommer 1 à 3 sujets de la liste ci-dessus ou indiquer explicitement votre domaine d'intérêt dans votre candidature.

Qualifications

Les candidats compétitifs auront un historique d'excellence en recherche, une forte recommandation d'un superviseur de recherche, d'excellentes compétences en programmation, et la capacité de travailler dans un environnement d'équipe.

Qualifications minimales:

• Actuellement inscrit dans un programme de doctorat en informatique ou dans un domaine technique connexe
• Master en informatique, mathématiques, physique ou domaines connexes
• Expérience de recherche dans les domaines de l'apprentissage machine, de l'apprentissage profond, de la compréhension du langage naturel, de la robotique ou de la vision par ordinateur à partir de stages précédents, de travail, de projets personnels et/ou de travaux de laboratoire
• Bon dossier de publication, au moins une publication dans des conférences de premier niveau dans le domaine de l'apprentissage machine, de la robotique, du traitement du langage naturel ou de la vision par ordinateur (par exemple, NeurIPS, ICML, ACL, CVPR, ICLR, etc)
• Compétences avérées en programmation, en particulier en Python
• Forte disposition pour le travail d'équipe et très bonnes compétences en anglais (écrit et parlé)

Informations supplémentaires

Veuillez soumettre tous les documents pertinents (incl. curriculum vitae, certificats, liste de publications)

Vous pouvez trouver plus d'informations sur le Bosch Center for Artificial Intelligence ici : https://www.bosch-ai.com/

Besoin d'aide pour votre candidature ?
Kevin Heiner (Ressources humaines)
+49 711 811 12223