Abschlussarbeit - Machine Learning basierte Fahrdynamikregelsysteme für eBikes

Unternehmensbeschreibung

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.
Die Robert Bosch GmbH freut sich auf Ihre Bewerbung!

Stellenbeschreibung

• Auf dem Weg zum vernetzten und sicheren eBike unterstützen Sie die Entwicklung von KI-basierten Regelungsansätzen für die Fahrdynamikregelung.
• Sie implementieren hybride Modelle, die physikalische Modelle und auf maschinellem Lernen basierende Module integrieren, um virtuelle Sensoren zu implementieren.
• Die Realisierung eines Funktionsdemonstrators zur Evaluierung der entwickelten Funktionen gehört ebenso zu Ihrem Aufgabengebiet.

Qualifikationen

• Ausbildung: Studium im Bereich Informatik, Mechatronik, Kibernetik oder vergleichbar mit sehr guten Studienleistungen
• Erfahrungen und Know-how: gute Kenntnisse im Bereich Machine Leaning und Zustandschätzung, praktische Erfahrung mit Python und Machine Learning Frameworks, Kenntnisse im Bereich Fahrdynamik von Vorteil
• Persönlichkeit und Arbeitsweise: eine experimentierfreudige, kreative und initiative Person, die selbständig arbeitet
• Sprachen: sehr gutes Deutsch und Englisch in Wort und Schrift

Zusätzliche Informationen

Beginn: nach Absprache
Dauer: 6 Monate

Voraussetzung für die Abschlussarbeit ist die Immatrikulation an einer Hochschule. Bitte fügen Sie Ihrer Bewerbung Ihren Lebenslauf, Ihren aktuellen Notenspiegel, die Prüfungsordnung sowie ggf. eine gültige Arbeits- und Aufenthaltserlaubnis bei.

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.

Sie haben fachliche Fragen zum Job?
Alessandro Moia (Fachabteilung)
+49 711 811 43672

Summary

• Type: Full-time
• Function: Research