Masterarbeit zu emergenten, breitenadaptiven Repräsentationen mittels räumlich gesteuertem Kanal-Routing (w/m/div.)

Renningen, BW, de on site Until 9/18/2026 H-1B sponsor history First posted July 20, 2026 Last posted July 20, 2026
Job description
Bei Bosch gestalten wir die Zukunft, indem wir hochwertige Technologien und Dienstleistungen entwickeln, die begeistern und das Leben der 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!

Interessieren Sie sich dafür, neue Ansätze im Deep Learning und in der Computer Vision zu erforschen? Werden Sie Teil unseres Forschungsteams und gestalten Sie die Zukunft autonomer Wahrnehmungssysteme mit – bewerben Sie sich jetzt!

Sie entwickeln und implementieren eine neuartige und effiziente Transformer-Architektur für die Wahrnehmung im autonomen Fahren, die ihre Rechentiefe und -breite adaptiv anpasst. Im Rahmen der Evaluation des Ansatzes konzipieren und führen Sie Experimente durch, um die Modellleistung und Effizienz für zentrale Wahrnehmungsaufgaben wie semantische Segmentierung und Objekterkennung zu bewerten und die Ergebnisse mit mehreren Baseline-Modellen zu vergleichen.

Durch detaillierte Untersuchungen analysieren Sie emergente Netzwerkeigenschaften, einschließlich der Frage, wie Rechenressourcen auf unterschiedliche Bildregionen verteilt werden und wie sich interne Merkmalsrepräsentationen organisieren. Darüber hinaus tragen Sie zu Spitzenforschung an der Schnittstelle von Deep Learning, Computer Vision und autonomem Fahren bei – mit dem Ziel, sicherere und besser skalierbare Wahrnehmungssysteme zu entwickeln.

  • Ausbildung: Masterstudium im Bereich Informatik, Ingenieurwesen, Naturwissenschaften oder eine vergleichbare Qualifikation mit guten Leistungen
  • Erfahrung und Kenntnisse: Kenntnisse in Deep-Learning-Konzepten; Vertrautheit mit PyTorch; Programmierung in Python
  • Persönlichkeit und Arbeitsweise: Sie sind kreativ, schätzen eine praxisorientierte Herangehensweise und passen sich schnell an neue Situationen an
  • Arbeitsmodus: Ihre Anwesenheit vor Ort ist erforderlich
  • Sprachen: Sehr gute Englischkenntnisse
Start: gemäß vorheriger Absprache Dauer: 3–6 Monate Voraussetzung für diese Abschlussarbeit ist die Immatrikulation an einer Hochschule/Universität. Bitte fügen Sie Ihren Lebenslauf, Ihren Notenspiegel (Transcript of Records), die Prüfungsordnung sowie – falls erforderlich – eine gültige Arbeits- und Aufenthaltserlaubnis bei. 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 oder Weltanschauung, ethnischer Herkunft oder sexueller Identität. Benötigen Sie weitere Informationen zur Stelle? Michael Ulrich (Fachbereich) +49 172 1524203 Hier startet #LikeABosch: Bewerben Sie sich jetzt! #LI-DNI
About this role

Summary

Develop and evaluate adaptive Transformer architectures for autonomous perception systems.

Job title

Masterarbeit zu emergenten, breitenadaptiven Repräsentationen mittels räumlich gesteuertem Kanal-Routing (w/m/div.)

Experience level

Master student

Industry

technology

Location requirements

Renningen, Germany, on-site work required

Salary

Not specified

Visa sponsorship

H-1B sponsor history

Management role

No

Skills & keywords

Required skills

deep learningpythonpytorchresearch

Preferred skills

None specified

Specializations

deep learningcomputer visionautonomous drivingtransformer architecturesneural networks
Locations

Structured locations inferred from the posting.

71 Renningen, Germany

On-site City
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