<section class="job-section" id="st-companyDescription"><div><p class="googlejobs-paragraph--empty"></p><h2 class="title">Unternehmensbeschreibung</h2></div><div class="wysiwyg"><p><strong>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.</strong></p><p>Die Robert Bosch GmbH<em> </em>freut sich auf Ihre Bewerbung!</p></div></section><section class="job-section" id="st-jobDescription"><div><p class="googlejobs-paragraph--empty"></p><h2 class="title">Stellenbeschreibung</h2></div><div class="wysiwyg" itemprop="responsibilities"><p>Die Zukunft gehört der Digitalisierung und E-Mobilität – und die Robert Bosch GmbH gestaltet sie aktiv mit. Als Vorreiter in der Entwicklung und Fertigung von Halbleiterbauelementen für Sensoren und Leistungselektronik stehen wir vor der Herausforderung, die steigenden Anforderungen an die Halbleiterproduktion zu meistern.</p><p>Im Fokus unserer aktuellen Forschung steht die Beherrschung der komplexen Wechselwirkungen bei mechanischen Bearbeitungsprozessen. Wir streben danach, unerwünschte qualitative Einschränkungen zu vermeiden und gleichzeitig eine hohe wirtschaftliche Ausbeute zu erzielen. Auch unter Nutzung von datenbasierten Methoden, wie dem maschinellen Lernen. Allerdings macht die Komplexität der mechanischen Bearbeitungsprozesse mit deren Variantenvielfalt sowie vielen Unwägbarkeiten und Unsicherheiten eine rein datenbasierte Analyse sowie Optimierung herausfordernd.</p><p>Im Rahmen der Promotion gilt es daher drei Themengebiete zu untersuchen und weiterzuentwickeln:</p><ul><li><strong>Physikbasierte Modellierung</strong>:<br>
Zu Beginn Ihrer Tätigkeit machen Sie sich mit dem tribologischen Gesamtsystem des mechanischen Bearbeitungsprozesses vertraut und vertiefen Ihr Wissen in der physikalischen Modellierung.</li><li><strong>Datenbasierte Modellierung</strong>:<br>
Um die Herausforderungen der datenbasierten Vorhersage zu meistern, entwickeln Sie innovative „hybride Modelle“, die datenbasierte und physikalische Modellierung kombinieren.&nbsp;Diese Modelle werden künftig als Teil eines digitalen Zwillings zur Analyse, Optimierung und Überwachung von Bearbeitungsprozessen eingesetzt.</li><li><strong>Fertigungstechnische Erprobung &amp; Validierung</strong>:<br>
Validierung der hybrid modellierten Größen anhand selbst geplanter, durchgeführter und ausgewerteter Versuche an einer Werkzeugmaschine zur mechanischen Bearbeitung von Halbleitermaterialien.</li></ul><p>Darüber hinaus kooperieren Sie eng mit Expertinnen und Experten für Modellierung und Fertigungsprozesse, nehmen an wissenschaftlichen Konferenzen teil und veröffentlichen Ihre Ergebnisse in renommierten Fachzeitschriften.</p></div></section><section class="job-section" id="st-qualifications"><div><p class="googlejobs-paragraph--empty"></p><h2 class="title">Qualifikationen</h2></div><div class="wysiwyg" itemprop="qualifications"><ul><li><strong>Ausbildung</strong>: exzellent abgeschlossenes Studium im Bereich Mechatronik/Maschinenbau, Mathematik, Physik, Technische Kybernetik, Systems Engineering oder Computational Science and Engineering</li><li><strong>Erfahrungen und Know-how</strong>:<ul><li>fundiertes mathematisches und systemtheoretisches Verständnis mit hoher Abstraktionsfähigkeit komplexer physikalischer Wirkzusammenhänge</li><li>fundierte Kenntnisse hinsichtlich Programmierung (insbesondere Python, Matlab und C++ von Vorteil)</li><li>gute Kenntnisse im Bereich von Methoden des maschinellen&nbsp;Lernens und Bereitschaft sich in Fertigungstechnik sowie Materialwissenschaft im Kontext Halbleiterbearbeitung einzuarbeiten und teilweise praktische Untersuchungen durchzuführen</li><li>Vorkenntnisse zur Bildung von daten- und physikbasierten Modellen wünschenswert</li></ul></li><li><strong>Persönlichkeit</strong> <strong>und Arbeitsweise:</strong> Sie bringen sich eigeninitiativ sowie mit neuen bzw. unkonventionellen Lösungen ein; als aufgeschlossene Person fällt es Ihnen leicht, sich selbst und andere zu motivieren</li><li><strong>Begeisterung</strong>: Interesse daran, als Teil eines interdisziplinären Teams etwas Neues zu schaffen, starkes Interesse an physikalischen Zusammenhängen sowie mechanischen Fertigungsprozesse für Halbleiterbauelemente</li><li><strong>Sprachen</strong>: sehr gutes Englisch und gutes Deutsch von Vorteil</li></ul></div></section><section class="job-section" id="st-additionalInformation"><div><p class="googlejobs-paragraph--empty"></p><h2 class="title">Zusätzliche Informationen</h2></div><div class="wysiwyg" itemprop="incentives"><p><a href="https://www.bosch-ai.com/en/home/home.html">www.bosch.com/research<br>
https://www.bosch-ai.com</a></p><p>Bitte schicken Sie uns Ihre aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen zu (inkl. Lebenslauf, Zeugnisse und stellenbezogenem Motivationsschreiben).</p><p>Die finale Vergabe des Promotionsthemas obliegt Ihrer Hochschule als zentrale Anlaufstelle für Ihre Promotion.</p><p>Vielfalt und Inklusion sind für uns keine Trends, sondern fest verankert in unserer Unternehmenskultur. Daher freuen wir uns über alle Bewerbungen: unabhängig von Geschlecht, Alter, Behinderung, Religion, ethnischer Herkunft oder sexueller Identität.</p><p><strong>Sie haben Fragen zum Bewerbungsprozess?</strong><br>
Sarah Schneck (Personalabteilung)<br>
+49 9352 18 8527</p><p><strong>Sie haben fachliche Fragen zum Job?</strong><br>
Marius Winter (Fachabteilung)<br>
+49 711 811 17692</p></div></section>


The Bosch Group is a leading global supplier of technology and services. It employs roughly 429,000 associates worldwide (as of December 31, 2023). The company generated sales of 91.6 billion euros in 2023. Its operations are divided into four business sectors: Mobility, Industrial Technology, Consumer Goods, and Energy and Building Technology. With its business activities, the company aims to use technology to help shape universal trends such as automation, electrification, digitalization, connectivity, and an orientation to sustainability. In this context, Bosch’s broad diversification across regions and industries strengthens its innovativeness and robustness. Bosch uses its proven expertise in sensor technology, software, and services to offer customers cross-domain solutions from a single source. It also applies its expertise in connectivity and artificial intelligence in order to develop and manufacture user-friendly, sustainable products. With technology that is “Invented for life,” Bosch wants to help improve quality of life and conserve natural resources. The Bosch Group comprises Robert Bosch GmbH and its roughly 470 subsidiary and regional companies in over 60 countries. Including sales and service partners, Bosch’s global manufacturing, engineering, and sales network covers nearly every country in the world. Bosch’s innovative strength is key to the company’s further development. At 136 locations across the globe, Bosch employs some 90,000 associates in research and development, of which nearly 48,000 are software engineers.

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Bei Bosch gestalten wir Zukunft mit hochwertigen Technologien. Wir suchen einen Doktoranden für die Erforschung von physikinspirierten KI-Modellen mit exzellentem Studium in relevanten Bereichen. Der Kandidat wird an der Modellierung und Validierung von Bearbeitungsprozessen arbeiten. Wir bieten eine interdisziplinäre Teamumgebung und die Möglichkeit zur Teilnahme an wissenschaftlichen Konferenzen.

Promotion - Erforschung von physikinspirierten KI-Modellen

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