Forschungsingenieur:in Große Sprachmodelle für Multi-Agenten-Systeme (f/m/div.) (w/m/div.)

Als KI-Forschungsingenieur:in bei Bosch nutzen und erweitern Sie die neuartigen Fähigkeiten modernster Large Language Models (LLMs), um Multi-Agenten-KI-Systeme zu entwickeln, die komplexe Engineering-Aufgaben für Software-, Hardware- und mechatronische Systeme lösen und optimieren. Sie arbeiten daran, robuste, sichere, effiziente und skalierbare Lösungen für eine vielfältige Bandbreite von Bosch Anwendungen zu entwickeln.

KI-basiertes Engineering neu denken: Sie arbeiten eng mit Fachexpert:innen aus internationalen Corporate-Research-Bereichen und Geschäftsbereichen zusammen, um neuartige agentenbasierte Ansätze für das Engineering zu entwickeln und damit das breite Produkt- und Serviceportfolio von Bosch zu adressieren.

Code-Qualität und Effizienz: Im Rahmen Ihrer Aufgaben schreiben Sie sauberen, effizienten und gut dokumentierten Code, der sowohl Forschungsinitiativen als auch den Transfer von Technologie in praktische Anwendungen unterstützt. Darüber hinaus entwickeln Sie Best Practices und teilen diese im Team.

Multi-Agenten-Systeme mit Bosch Daten und Tools vorantreiben: Sie fokussieren sich auf die Arbeit mit proprietären Bosch Daten, um generische Sprachmodelle zu fine-tunen und anzupassen und diese als Grundlage für Multi-Agenten-Systeme zu nutzen, die mit modernsten Design-, Simulations- und Optimierungstools interagieren. Dazu gehört das Verständnis der Daten und Tools gemeinsam mit Fachexpert:innen sowie die Konzeption und Implementierung robuster Data-Ingestion-Pipelines für Modelltraining und Inferenz.

Unternehmerische Ideenentwicklung: Nicht zuletzt nutzen Sie Ihre unternehmerische Denkweise, um neue Ideen zu bewerten, weiterzuentwickeln und überzeugend zu präsentieren, die Innovationen innerhalb der Organisation vorantreiben.

• Ausbildung:
• Hervorragender Masterabschluss in Informatik, Data Science, Mathematik, Physik, Computerlinguistik oder verwandten Fachrichtungen
• Promotion (PhD) in Machine Learning, Künstlicher Intelligenz oder Computerlinguistik
• Ein starkes Publikationsprofil zu Large Language Models, Generativer KI und agentischer KI auf führenden Konferenzen (z. B. NeurIPS, ICLR, ACL, EMNLP, ICML, CVPR etc.) ist von Vorteil
• Erfahrung und Fachkenntnisse:
• LLMs und agentische KI:
• Tiefgehende Kenntnisse und praktische Erfahrung mit modernsten LLMs sowie deren Verbesserung durch Fine-Tuning oder fortgeschrittene RAG-Mechanismen
• Erfahrung mit agentischer KI und dem Aufbau agentischer Workflows, insbesondere Multi-Agenten-Systemen (z. B. LangChain, AutoGen, …)
• Breite Erfahrung mit modernen Machine-Learning-Methoden und -Tools
• KI-gestütztes Engineering:
• Starkes Interesse an der Anwendung von KI auf Aufgaben des Systems Engineerings, z. B. Design-Space-Exploration, Anforderungsanalyse, Architektur-Optimierung, Unterstützung bei Verifikation oder Automatisierung von Engineering-Workflows
• Interesse an der Kombination formaler Engineering-Prozesse mit adaptiven KI-Methoden
• Industrieerfahrung, KI-Infrastruktur & Experimentieren:
• Sehr gute Programmierkenntnisse in Python sowie Erfahrung mit modernen Deep-Learning-Frameworks (PyTorch, TensorFlow, JAX oder anderen) in industriellen Praxisanwendungen
• Vertrautheit mit skalierbaren Experimentier-Setups, verteiltem Training und Evaluations-Pipelines
• Erfahrung mit Docker, Git, CI/CD sowie kollaborativen Softwareentwicklungspraktiken
• Fähigkeit, reproduzierbare Forschungsinfrastruktur zum Trainieren, Benchmarken und Analysieren agentischer KI-Systeme aufzubauen
• Erfahrung mit Cloud-Plattformen (z. B. MS Azure, GCP) zur Bereitstellung und Skalierung von KI/ML-Modellen ist von Vorteil
• Persönlichkeit und Arbeitsweise:
• Sie verfügen über eine unternehmerische Denkweise und die Fähigkeit, fortgeschrittene Forschung in praxisnahe Innovation zu überführen
• Sie sind teamorientiert, sehr selbstmotiviert, konzeptionsstark und kreativ und bringen den Antrieb mit, neueste Forschungslösungen in Produkte und Services zu überführen
• Begeisterung:
• Sie arbeiten gerne in interdisziplinären Teams und bringen sich in gemeinsame Initiativen über die Bosch Forschung und Entwicklung hinweg ein
• Sprachen:
• Verhandlungssicheres Englisch; Deutsch ist von Vorteil