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Ingénieur(e) Recherche – IA Agentique & Apprentissage par Renforcement (f/m/div.)

Bosch Group · Renningen

Unbefristet Hybrid Senior de
Apprentissage par renforcement IA agentique Planification hiérarchique Modélisation basée sur les connaissances Python C++ PyTorch TensorFlow Simulation (Gym, CARLA, Simulink) Optimisation multi‑objectifs Recherche appliquée Publication scientifique Gestion de projets IA

وصف الوظيفة

Rejoignez le groupe de recherche Bosch Corporate Research au sein du département Compréhension Sémantique et Raisonnement (CR/AIR4) en tant qu’Ingénieur(e) Recherche spécialisé(e) en Apprentissage par Renforcement (RL) et IA Agentique. Vous intégrerez une équipe multidisciplinaire de scientifiques, d’ingénieurs IA et d’experts en ingénierie système, et participerez à la création de la prochaine génération de systèmes d’intelligence artificielle capables d’interagir de façon autonome avec des artefacts d’ingénierie, de raisonner sur des objectifs complexes et de s’adapter en temps réel grâce à des boucles de rétroaction, de simulation et d’optimisation. **Missions principales** - Concevoir et implémenter des agents RL capables d’explorer, d’évaluer et d’optimiser des architectures systèmes, d’analyser des exigences, de réaliser des études de compromis et de soutenir les processus de validation. - Définir les représentations d’état/action adaptées aux domaines de l’ingénierie système, en intégrant des connaissances symboliques (ontologies, graphes de contraintes) pour enrichir le raisonnement des agents. - Élaborer des fonctions de récompense alignées aux objectifs industriels (coût, performance, fiabilité, durabilité) et aux exigences de conformité. - Développer des environnements de simulation haute-fidélité ou des substituts numériques (digital twins) afin de garantir un apprentissage sûr, reproductible et efficace. - Explorer et combiner des approches de décision hiérarchique, de planification basée sur des modèles, de méta‑apprentissage et de transfert de connaissances pour accélérer la convergence des agents. - Prototyper, tester et évaluer les solutions sur des cas d’usage réels, en collaboration étroite avec les équipes d’ingénierie produit et les partenaires académiques. - Publier les résultats dans des conférences de haut niveau (NeurIPS, ICML, ICRA) et contribuer à la propriété intellectuelle de Bosch (brevets, rapports techniques). **Profil recherché** Vous êtes titulaire d’un doctorat ou d’un master avancé en informatique, IA, robotique ou disciplines connexes, avec une solide expérience (5 + ans) en recherche appliquée sur l’apprentissage par renforcement et les systèmes d’IA agentiques. Vous maîtrisez les frameworks de deep learning (PyTorch, TensorFlow) et les bibliothèques de simulation (Gym, CARLA, Simulink). Vous avez déjà travaillé sur des problèmes d’optimisation multi‑objectifs, de planification hiérarchique ou d’intégration de connaissances symboliques. Vous êtes à l’aise avec le développement en Python/C++ et possédez d’excellentes compétences en communication scientifique et en travail d’équipe. **Ce que Bosch vous offre** - Un environnement de travail stimulant au cœur d’un groupe technologique mondial, avec des projets à fort impact sur l’industrie 4.0. - Un accès à des ressources de calcul de pointe (GPU, clusters HPC) et à des plateformes de simulation avancées. - Des opportunités de formation continue (conférences, cours en ligne, collaborations académiques). - Un package de rémunération compétitif, incluant des avantages sociaux, un plan de retraite et des programmes de mobilité internationale. - Un mode de travail hybride favorisant l’équilibre vie professionnelle / vie personnelle, avec des bureaux modernes à Renningen (Allemagne) et la possibilité de télétravail partiel. Si vous êtes passionné(e) par la création d’agents intelligents capables de transformer les processus d’ingénierie système, rejoignez Bosch et participez à la construction du futur de l’IA industrielle.

Questions fréquentes

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Le contrat proposé est un Unbefristet basé à Renningen.
Source : ats:smartrecruiters

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