2 beste Stellen als data analytics / data science in stuttgart – aktuell auf Personalsuche

Master Thesis Graph Foundation Models for Enterprise Knowledge and Reasoning
Bosch Group —Renningen
- Online-Bewerbung
- Informatik
- Master
- Machine Learning
(Senior) Consultant SAP Authorizations / Berechtigungen (m/w/d) in Voll- oder Teilzeit
cbs Corporate Business Solutions GmbH —Stuttgart
- Vollzeit
- Hybrides Arbeiten
- Englisch
- Analysefähigkeit
- Mit Reiseanteil
- Weiterbildungsprogramme
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Master Thesis Graph Foundation Models for Enterprise Knowledge and Reasoning

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Details zur Stelle

Vollzeit | Befristeter Vertrag

Leistungen

Betriebliche Altersvorsorge

Qualifikationen

TensorFlow
Informatik
Datenstrukturen
Master
Machine Learning
Deep learning
Computerlinguistik
Graphdatenbanken
Python

Vollständige Stellenbeschreibung

Aufgaben

Large Language Models (LLMs) have revolutionized natural language processing, yet they struggle to interpret and reason over the highly structured, interconnected data that powers modern enterprises. Knowledge Graphs (KGs) are a powerful mechanism for representing this structured knowledge, but building and utilizing them at scale remains a challenge. A new frontier is emerging with Graph Foundation Models (GFMs), which promise to bridge the gap between the generative power of LLMs and the structured reasoning of KGs.
The vision of this thesis is to leverage the application of GFMs within the Bosch ecosystem. We aim to explore how these cutting-edge models can automate the construction, completion, and reasoning over our enterprise knowledge graphs.

During your thesis you will conduct a comprehensive literature review of the state-of-the-art in Graph Foundation Models and their application. You will analyze existing benchmarks and datasets for knowledge graph construction, link prediction, and advanced graph-based analytics to identify key methodologies.
Furthermore, you will develop innovative models and experiment with their implementation. You will use GFMs to extract structured entities and their relationships from internal Bosch documents and fine-tune or prompt GFMs to infer and predict missing links and relationships within our existing knowledge graphs.
You will develop methods to translate natural language questions into formal graph queries or use the GFM to reason over graph pathways, directly supporting use cases like root-cause analysis in manufacturing.
Finally, you will rigorously evaluate the performance of the developed models on both standard academic benchmarks and on real-world Bosch datasets and use cases. You will analyze the scalability, robustness, and deployment potential of the developed methods within Bosch's enterprise environment.

Profil

Education: Master studies in the field of Computer Science or comparable
Experience and Knowledge: strong academic background in machine learning and natural language processing; solid understanding of foundation models and transformer architectures; hands-on experience with deep learning frameworks (e.g., PyTorch, TensorFlow); familiarity with graph data structures, graph neural networks, and related concepts is a plus
Qualification: Bachelor’s degree in Computer Science
Personality and Working Practice: you are a motivated and research-oriented student with a proactive and independent approach to problem-solving
Work Routine: your on-site presence is required
Enthusiasm: keen interest in problem-solving
Languages: fluent in English

Wissenswertes zum Job

Start: according to prior agreement
Duration: 6 months

Requirement for this thesis is the enrollment at university. Please attach your CV, transcript of records, examination regulations and if indicated a valid work and residence permit.

Diversity and inclusion are not just trends for us but are firmly anchored in our corporate culture. Therefore, we welcome all applications, regardless of gender, age, disability, religion, ethnic origin or sexual identity.

#LI-DNI

Hinweise zur Bewerbung

Solange diese Stelle in unserer Jobbörse ausgeschrieben ist, suchen wir nach passenden Kandidatinnen und Kandidaten.

Aus Datenschutzgründen ist eine Bewerbung nur über unser Bewerbungsportal möglich. Bewerbungen per Mail oder Post können wir daher leider nicht berücksichtigen.

Was wir bieten: Benefits bei Bosch

Finanzielle Benefits „Ich zahle nicht gute Löhne, weil ich viel Geld habe, sondern ich habe viel Geld, weil ich gute Löhne bezahle.“ – Robert Bosch, 1931. Das leben wir bei Bosch bis heute: Neben attraktiven Gehältern bieten wir viele finanzielle Zusatzleistungen, beispielsweise Boni für den gemeinsamen Beitrag zum Unternehmenserfolg, eine individuelle Leistungsvergütung sowie private und betriebliche Altersvorsorge. Zusätzlich können sich unsere Mitarbeitenden auf Vergünstigungen freuen: Neben Vorteilsportalen mit Rabatten für zahlreiche Online-Shops und Dienstleistungen profitieren sie selbstverständlich auch von Sonderkonditionen auf Bosch Produkte.

Willkommen in Renningen

Unser Forschungscampus in Renningen bildet den internationalen Knotenpunkt unserer Bereiche Forschung und Vorausentwicklung, Cross-Domain Computing Solutions und Bosch Center for Artificial Intelligence. Mitarbeiter aus aller Welt arbeiten daran, Antworten auf die Fragen von Übermorgen zu finden. Damit sich die Ideen unserer Forscher optimal entfalten können, ist der Campus ein Netz der kurzen Wege zwischen Kommunikation und Inspiration, an dem der Kreativität keine Grenzen gesetzt sind. Wollen auch Sie die Zukunft gestalten? Wir freuen uns auf Ihre Neugier und Innovationsfreude.

Mehr zum Standort erfahren

Willkommen bei Bosch

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 eine Bewerbung!

Noch Fragen? Wir helfen gerne weiter! Rund um den Job Technischer Support Fachliche Fragen zum Job? Wir helfen dir gerne: Lavdim Halilaj (Functional Department) +49 711 811 10832 Mirjam Steger (Functional Department) +49 711 811 10832

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