Jobbeschreibung
Möchten Sie Ihre Ideen in nutzbringende und sinnvolle Technologien verwandeln? Ob im Bereich Mobility Solutions, Consumer Goods, Industrial Technology oder Energy and Building Technology - mit uns verbessern Sie die Lebensqualität der Menschen auf der ganzen Welt. Willkommen bei Bosch.
Die Robert Bosch GmbH freut sich auf Ihre Bewerbung!
Anstellungsart: Befristet
Arbeitszeit: Vollzeit
Arbeitsort: Renningen
Wissensgraphen (KGs) haben sich als ein Schlüsselfaktor erwiesen, um den Erfolg von Smart Manufacturing zu fördern. Die in diesen Kontexten generierten Daten müssen semantisch harmonisiert und für eine Vielzahl von Anwendungen verfügbar gemacht werden.
Aufgrund der enormen Heterogenität sowie der zugrundeliegenden Datenqualität besteht jedoch die Anforderung, diese KGs kontinuierlich durch Methoden der Wissensgraphvervollständigung (KGC) wie Link Prediction oder Node Classification zu aktualisieren und zu verbessern. Aktuelle KGC-Ansätze berücksichtigen jedoch nicht die Qualitätsanforderungen bei der Generierung ihrer Vorhersagen, was zur Vervollständigung der KGs mit fehlerhaften Beziehungen führt.
- Für eine erfolgreiche Übernahme von KGs und deren Verbesserungen durch KGC-Methoden ist ein neuro-symbolischer Ansatz erforderlich. Dieser Ansatz wird es Fertigungsexperten ermöglichen, die durch die Methoden erhaltenen Ergebnisse zu verstehen und anzuwenden und ordnungsgemäß zu beurteilen, ob die Ergebnisse gemäß ihrem Wissen sinnvoll sind.
- Diese Dissertation soll innovative neuro-symbolische Methoden erforschen, um die KGC-Methoden in Szenarien der intelligenten Fertigung zu verbessern. Der Schwerpunkt liegt auf der Darstellung von heterogenem und beziehungsbasiertem Wissen und der Kombination mit lernbasierten Ansätzen, um die Erklärbarkeit und Transparenz der Vorhersagen zu ermöglichen.
- Die Methoden werden in einem oder mehreren realen Anwendungsfällen bei Bosch validiert. Die Bewertungen werden anhand öffentlicher Benchmark-Herausforderungen im Bereich Smart Manufacturing, die von der Gemeinschaft anerkannt werden, und interner Bosch-Datensätze durchgeführt.
- Ausbildung: ausgezeichneter Masterabschluss im Bereich Informatik, Mathematik, Ingenieurwissenschaften oder vergleichbar (bitte geben Sie Ihre Abschlussnoten an)
- Erfahrungen und Know-how: im Bereich des maschinellen Lernens, vorzugsweise in den Bereichen Grapheneinbettung und neuronale Netze, Kenntnisse in Deep-Learning-Frameworks (PyTorch); gute Programmierkenntnisse in Python und Präsentationsfähigkeiten sowie Grundkenntnisse in semantischen Methoden und Ontologien
- Persönlichkeit und Arbeitsweise: Sie können offen auf andere zugehen, Ihre Ideen klar vermitteln und suchen aktiv nach neuen Herausforderungen
- Sprachen: fließend in Englisch, Deutschkenntnisse von Vorteil
- Work-Life-Balance: Flexibles Arbeiten hinsichtlich Zeit, Ort und Arbeitsmodell.
- Gesundheit und Sport: Breites Angebot an Gesundheits- und Sportaktivitaeten.
- Kinderbetreuung: Vermittlungsservice fuer Kinderbetreuungsangebote.
- Mitarbeiterrabatte: Verguenstigungen fuer Mitarbeiter.
- Freiraum fuer Kreativitaet: Freiraeume fuer kreatives Arbeiten.
- Betriebliche Sozialberatung und Pflege: Sozialberatung und Vermittlungsservice fuer Pflegedienstleistungen.
Die zukuenftige Personalabteilung oder der Fachbereich informiert gerne ueber den individuellen Leistungskatalog.
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