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Open nowPosted 7 hours ago

PhD – Neurosymbolisches Schlussfolgern für domänenadaptives generatives KI-System (w/m/div.)

Bosch Group4,932 open roles

Where
Renningen, BW, Germany
Work mode
On site
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From $25 per CV, paid once. No subscription.

Your applicationOpen nowPhD – Neurosymbolisches Schlussfolgern für domänenadaptives generatives KI-System (w/m/div.)Bosch Group · Renningen, BW, Germany

  1. YouYes, apply to this one.

  2. CV RocketCV written for this posting.

  3. 25 readersRecruiter, hiring manager, skeptic. Round after round.

  4. CV RocketApplied on Bosch Group's own form.

The reply lands in your private mailbox

3×more interviews than doing it yourself with ChatGPT.

The clock on this job

Early applications get read.

13.4% of postings close within 7 days. Measured by our own scanner across the market. Bosch Group postings stay open a median of 21 days.

Share of postings closed within
  1. 2.2%1 day
  2. 4.6%3 days
  3. 13.4%7 days
  4. 21.6%14 days
  5. 36.2%30 days
  6. 59.0%60 days
This job: posted 7 hours ago

Bosch Group median: 21 days open

The posting

Unternehmensbeschreibung

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 Ihre Bewerbung!

Stellenbeschreibung

Große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) haben bemerkenswerte Fähigkeiten in einer Vielzahl von Aufgaben gezeigt. Ihre Leistung nimmt jedoch häufig in hochspezialisierten Domänen ab, die präzises strukturelles Schlussfolgern, Konsistenz und domänenspezifisches Wissen erfordern. Im Bereich des elektronischen Hardware-Designs haben bestehende LLMs Schwierigkeiten mit der strukturellen und semantischen Komplexität von Schaltungsbeschreibungen. Hardware-Designs werden als miteinander verbundene Graphen dargestellt, einschließlich Netzlisten, Schaltplänen und hierarchischen Designprojekten. Diese Darstellungen enthalten wesentliche Informationen, die bei der Umwandlung in rein sequenziellen Text verloren gehen.

  • Als Teil unseres Teams werden Sie neuartige Methoden erforschen, um generative KI-Systeme an spezialisierte Domänen anzupassen, indem Sie strukturiertes symbolisches Wissen integrieren – ohne auf umfangreiches erneutes Training der Modelle angewiesen zu sein.
  • Ihre Untersuchung wird sich auf Mechanismen konzentrieren, die es Large Language Models (LLMs) und anderen Foundation Models ermöglichen, externe Wissensrepräsentationen wie Wissensgraphen, Ontologien und formale Designrepräsentationen zu nutzen, während die Schlussfolgerungsfähigkeiten symbolischer Systeme erhalten bleiben.
  • Sie werden innovative Ansätze entwickeln, die es generativen KI-Modellen ermöglichen, direkt mit diesen strukturierten Repräsentationen zu interagieren, um präziseres Schlussfolgern, Designunterstützung, Verifikation und Codegenerierung zu ermöglichen.
  • Durch Ihre Arbeit leisten Sie einen wesentlichen Beitrag zur Entwicklung der nächsten Generation von KI-Systemen, die die Flexibilität neuronaler Modelle mit der Zuverlässigkeit, Interpretierbarkeit und den strukturierten Schlussfolgerungsfähigkeiten symbolischer Repräsentationen verbinden.

Qualifikationen

  • Ausbildung: hervorragender Masterabschluss in Informatik, Mathematik, Ingenieurwesen oder einem verwandten Fachgebiet
  • Erfahrungen und Kenntnisse: fundierte Kenntnisse in Informatik, Künstlicher Intelligenz, Machine Learning, Data Science oder Elektrotechnik; Erfahrung mit Deep Learning, Graphalgorithmen und Wissensrepräsentation; Kenntnisse im Hardware-Design sind von Vorteil
  • Persönlichkeit und Arbeitsweise: Sie gehen interdisziplinäre Forschungsfragen mit Neugier und Kreativität an, treten offen in den Austausch mit anderen, kommunizieren Ihre Ideen klar und suchen aktiv nach neuen Herausforderungen
  • Sprachen: verhandlungssicheres Englisch, Deutsch ist ein Pluspunkt

Zusätzliche Informationen

https://www.bosch-ai.com www.bosch.com/research Das endgültige Promotionsthema richtet sich nach Ihrer Universität. Start: nach vorheriger Vereinbarung Bitte reichen Sie alle relevanten Unterlagen ein (Lebenslauf, Zeugnisse sowie Links zu Ihrem GitHub- oder Kaggle-Account). Vielfalt und Inklusion sind für uns nicht nur Trends, sondern fest in unserer Unternehmenskultur verankert. Daher begrüßen wir alle Bewerbungen – unabhängig von Geschlecht, Alter, Behinderung, Religion, ethnischer Herkunft oder sexueller Identität.

Benötigen Sie Unterstützung während Ihrer Bewerbung? Celina Dannecker (Human Resources) +49 711 811 21346

Benötigen Sie weitere Informationen zur Stelle? Mirjam Steger (Functional Department) +49 711 811 10832 Work

#LikeABosch beginnt hier: Bewerben Sie sich jetzt!

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What happens when you press

One press. We do the rest.

  1. A CV for this posting

    Written against Bosch Group's own wording, from every piece of relevant proof in your profile.

  2. 25 readers review it

    Recruiter, hiring manager, skeptic and more read every draft, round after round. You get the best round.

    The review screen in CV Rocket: how each CV was read, round by round.

  3. We apply on Bosch Group's form

    Our application engine gets through the hardest forms there are. Where a question needs you, AI suggests the best answer. Don't want us applying from our IP addresses? Use our Chrome extension: we apply straight from your own browser.

    An application in CV Rocket: every answer filled in on the employer's form.

  4. Every reply, sorted

    Bosch Group's answer lands in your private mailbox, and we classify it on arrival: interview, question, rejection.

    The CV Rocket inbox: each employer reply classified as an interview, an action or a rejection.

  5. Reply with AI

    AI helps you write the email, checks it and sends it. We show you whether the recruiter read it.

  6. The interview in your calendar

    Full integration with your calendar. The invitation goes straight in.

    An interview invitation in the CV Rocket inbox, added to the candidate's calendar.
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Why it works

3×

more interviews than doing it yourself with ChatGPT.

ChatGPT writes a CV and never learns what happened to it. We see every reply. For each CV we know:

  • How it was written, and how the review scored it
  • When we applied, and how long after the posting went up
  • Which posting, which company, which city
  • Who got the interview, and who heard nothing

That is how we know which CVs get called.

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The numbers game

More applications. More interviews.

Every application goes out with its own CV, written for that posting and paid once. Send enough of them and the law of large numbers finds you the job.

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Before you press

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What if my background isn't good enough?

We make the most of the background you have. The CV uses every piece of relevant proof your profile holds, and one of the 25 readers reads your whole profile and flags what the CV left out.

Do you really apply for me?

Yes, on the employer's own form, the hardest ones included. Where a question needs you, you answer it right there and AI suggests the best answer. Don't want us applying from our IP addresses? Use our Chrome extension: we apply straight from your own browser.

Is it a subscription?

No. You pay once per CV, from $25. Every application goes out with its own CV, written for that posting.

One job. One CV.
Paid once.

Pick the posting you want. We write for it, apply for you and catch the reply.

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