PhD - Property Prediction for Embedded (AI) Systems
Aufgaben
Recent advances in deep learning (DL) provide high accuracy for various tasks targeting a wide range of applications ranging from Tiny ML that typically run on low power devices up to foundation and large language models running on cloud-based systems. One core discipline in the development process lies the modeling and performance estimation of the target system. With this work we want to push the boundaries of the current state of the art to adapt to the increasingly rapid development cycles with new approaches to faster predict and evaluate the performance behavior of future systems.
- In this PhD project, you will investigate how to extract different hardware characteristics and the possible ways to model them at different levels of abstractions, efficiency, as well as accuracy.
- You will inspect how to use these characteristics to predict performance for different workloads on a target hardware platform and across platforms.
- As a part of our team, you will explore different novel machine learning based methods including their applicability and efficiency compared to the conventional modeling methods.
- Furthermore, you will discover different machine learning compilers and their usage as part of the modeling workflow and the related optimizations that can facilitate more efficient as well as accurate predictions.
Profil - Education: excellent degree (Master or Diploma) in Electrical Engineering, Information Engineering, Microelectronics or Informatics
- Experience and Knowledge: proficiency in programming languages (C/C++, Python, Matlab), good skills in modern mathematics, e.g. Machine Learning (TensorFlow, PyTorch, etc.), Solver, Neural Networks, knowledge of AI algorithms, experience in digital hardware, embedded systems as well as in SoC architectures
- Personality and Working Practice: you enjoy being creative and asserting yourself in certain topics; you like working in a team and understand how to think in a structured, abstract, and strategic way to achieve the best possible performance
- Languages: fluent in English, German is an advantage
- Education: excellent degree (Master or Diploma) in Electrical Engineering, Information Engineering, Microelectronics or Informatics
- Experience and Knowledge: proficiency in programming languages (C/C++, Python, Matlab), good skills in modern mathematics, e.g. Machine Learning (TensorFlow, PyTorch, etc.), Solver, Neural Networks, knowledge of AI algorithms, experience in digital hardware, embedded systems as well as in SoC architectures
- Personality and Working Practice: you enjoy being creative and asserting yourself in certain topics; you like working in a team and understand how to think in a structured, abstract, and strategic way to achieve the best possible performance
- Languages: fluent in English, German is an advantage
Kontakt & Wissenswertes
https://www.bosch-ai.com
www.bosch.com/research
Start: March 2025
Please submit all relevant documents (CV, letter of motivation, certificates, and links to GitHub or kaggle account).
Diversity and inclusion are not just trends for us but are firmly anchored in our corporate culture. Therefore, we welcome all applications, regardless of gender, age, disability, religion, ethnic origin or sexual identity.
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Sarah Schneck (Human Resources)
+49(9352)18-8527
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Falk Rehm (Functional Department)
+49(172)3504799
Einblicke in unsere Arbeitswelt
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Willkommen in Renningen
Unser Forschungscampus in Renningen bildet den internationalen Knotenpunkt unserer Bereiche Forschung und Vorausentwicklung, Cross-Domain Computing Solutions und Bosch Center for Artificial Intelligence.
Mitarbeiter aus aller Welt arbeiten daran, Antworten auf die Fragen von Übermorgen zu finden. Damit sich die Ideen unserer Forscher optimal entfalten können, ist der Campus ein Netz der kurzen Wege zwischen Kommunikation und Inspiration, an dem der Kreativität keine Grenzen gesetzt sind.
Wollen auch Sie die Zukunft gestalten? Wir freuen uns auf Ihre Neugier und Innovationsfreude.
Unsere Standort-Vorteile
Flexibles und mobiles Arbeiten
Gleitzeit und moderne Arbeitszeitmodelle von Teilzeit bis zu Jobsharing, Home-Office und eingearbeitete freie Fenstertage
Freiräume für kreatives Arbeiten
Umfangreiches Schulungsangebot der Bosch Learning Company, Coaching und Mentoring, Bildungsteilzeit/Bildungskarenz sowie ein strukturiertes und unterstützendes Einarbeitungsprogramm
Kostenfreie Parkmöglichkeiten
Gestütze Parkgarage am Standort, kostenfreie Fahrrad-Parkplätze im Hof, gesicherter Fahrradabstellplatz zu mieten
Gesundheit und Fürsorge
Arbeitsmedizinische Vorsorge und Beratung durch internes ärztliches Personal, kostenlose Impfungen, attraktive Gesundenversicherung, psychosoziale und therapeutische Beratung, persönliche Gesundenvorsorge, Workshops und Vorträge zum Thema Gesundheit, betriebliche Altersvorsorge ab dem 3. Jahr bei Bosch
Vergünstigungen für Mitarbeiter
Vergünstigte Einkaufskonditionen bei uns und unseren Partnerunternehmen, gestützte Kultur- und Freizeitveranstaltungen
Breites Angebot an Gesundheits- und Sportaktivitäten
Verpflegungsmöglichkeiten vor Ort
Gesunde und schmackhafte Verpflegung zu gestützten Preisen in unserem Betriebsrestaurant und in der Cafeteria, kostenloser Kaffee in unseren Kaffeeküchen
