PhD – Prädiktive Belegungsweltmodelle für durchgängiges autonomes Fahren (w/m/div.)
Bosch GroupJobsCloseBy Editorial Insights
Diese Doktorandenstelle im Bosch Research Computer Vision and AI Lab in Hildesheim richtet sich an eine kreative, eigenständige Person, die das Team bei der Entwicklung der nächsten Generation autonomer Systeme unterstützt und eine Promotion im Bereich prädiktiver Occupancy-Weltmodelle für durchgängiges autonomes Fahren anstrebt. Sie entwickeln ein generisches Occupancy-Modell als zentrale Repräsentation der Fahrszene, erforschen End-to-End-Fahrarchitekturen basierend auf prädiktiven Weltmodellen und testen in Simulationen wie CARLA sowie mit Realweltdaten, um sichere, transparente Navigation sicherzustellen. Erwartet wird ein sehr guter Masterabschluss, exzellente Python- und PyTorch-Kenntnisse, idealerweise 3D-Vision und Interesse an Data Science. Bewerben Sie sich mit konkreten Projekten, Ergebnissen und Publikationen; Englischkenntnisse erforderlich, Deutsch willkommen. Start September 2026 in Hildesheim; Vielfalt wird geschätzt; Kontakt Celina Dannecker.
Unternehmensbeschreibung
Bei Bosch gestalten wir die Zukunft, indem wir hochwertige Technologien und Dienstleistungen entwickeln, die begeistern und das Leben von Menschen bereichern. Unser Versprechen an unsere Mitarbeitenden ist felsenfest: Wir wachsen gemeinsam, wir haben Freude an unserer Arbeit und wir inspirieren uns gegenseitig. Machen Sie mit und spüren Sie den Unterschied. Die Robert Bosch GmbH freut sich auf Ihre Bewerbung!Stellenbeschreibung
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.
Qualifikationen
- 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.