博世
AI4Engineering研究科学家_CR
AI4Engineering研究科学家_CR
发布于 大约 3 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
博士
机器学习工程
Pytorch
时间序列建模
深度学习
混合建模
物理引导学习
状态估计
科学机器学习
系统辨识
虚拟传感器
AI 估算 · 30k–50k
博士学历，AI工程交叉前沿，外企巨头，上海，竞争力强，月薪3-5万。
职位详情
关于这个职位
该职位隶属于博世人工智能研究中心（中国），聚焦AI与工程系统深度融合，开展虚拟传感器、状态估计等方向的研究
你将运用物理建模与机器学习相结合的方法，处理真实车辆数据，并与高校及业务团队合作，推动前沿算法在汽车核心业务中落地
适合具有博士背景、对科学机器学习感兴趣的研究人才
最低要求
具备扎实的编程能力，熟练使用PyTorch等深度学习框架
对物理建模与数据驱动方法的结合有深入理解或兴趣（如physics-informed ML、hybrid modeling等）
英语听说读写流利，具备跨团队、跨文化科研与工程协作能力
拥有计算机、人工智能、自动化、车辆工程、控制理论、应用数学或相关专业博士学位
工作职责
面向博世核心汽车业务（如电驱动系统、底盘控制、热管理等），开展AI4Engineering相关研究，重点包括时间序列建模、物理引导学习（physics-informed learning）、混合建模（hybrid modeling）等
设计与开发面向真实车辆数据的算法与模型，用于虚拟传感器（virtual sensing）、状态估计、功能优化与新功能开发，提升系统性能与可靠性
与高校合作伙伴及内部业务团队紧密协作，打通“理论建模—算法开发—原型验证—量产落地”的全流程，并推动专利与技术成果输出
跟踪AI4Engineering与Scientific Machine Learning前沿方向，结合工业需求识别高价值问题，并推动技术在实际场景中的规模化应用
优先资格
有时间序列建模、系统辨识、控制系统或信号处理经验者优先
在相关领域顶级期刊或会议发表论文者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 背靠博世百年工业场景，研究能直接应用于真实汽车系统，具有很高的产业价值
- 团队学术氛围浓厚，90%以上博士成员，与顶尖高校合作，成长环境好
- 涉及的前沿技术方向（物理引导学习、科学机器学习）正处在快速发展期，个人技能增值空间大
- 德企平台，福利规范，工作生活平衡一般较有保障
- 作为研究科学家，可能需要兼顾科研与业务落地，协调多方需求，沟通成本高
- 适合具有博士学位、热爱将AI应用于真实工程问题、乐于跨学科协作的研究型人才
缺点 / 挑战
- 研究岗对学术能力要求高，需持续产出高质量论文和专利，压力较大
- 研究方向跨学科（AI+物理+工程），需要不断学习新知识，门槛较高
角色解读
- 可在博世人工智能研究中心深耕技术，成长为AI4Engineering领域的资深科学家或技术专家
- 有机会横向发展至业务部门，作为核心算法负责人推动产品落地，或转向技术管理岗位
- 与高校紧密合作，积累学术影响力，未来可向研究领导或行业领军人才发展
- 研究AI与工程系统结合的前沿算法，如时间序列建模、物理引导学习、混合建模，应用于汽车电驱动、底盘控制等场景
- 开发和验证面向真实车辆数据的虚拟传感器与状态估计算法，提升系统性能和可靠性
- 与高校和业务团队合作，推动理论模型从研究走向量产落地，并参与专利和论文产出
- 跟踪科学机器学习前沿，识别高价值工业问题并推动规模化应用
- 扎实的编程能力，熟练使用PyTorch等深度学习框架
- 深入理解物理建模与数据驱动结合的方法，如physics-informed ML、hybrid modeling
- 良好的时间序列分析、系统辨识或信号处理基础，以及跨团队英文协作能力
- 拥有相关领域博士学位，并具备学术研究能力
申请策略
- 申请时突出对AI4Engineering方向的热情和长期研究规划，与部门契合度很重要
- 可提前了解博世AI研究中心近期的研究动态和公开论文，在面试中展示独到见解
- 突出博士期间的研究方向，尤其是与时间序列、物理模型或机器学习结合的项目
- 列出使用PyTorch等框架的深度学习项目，并量化效果（如精度提升、系统性能改善）
- 强调发表的顶级期刊/会议论文，以及相关专利或技术成果
- 展示跨团队合作与英语沟通经验，特别是与学术机构或跨国团队合作的案例
- 系统学习物理信息神经网络（PINN）、神经微分方程等前沿方法，并尝试在公开数据集上复现
- 补充系统辨识和控制在工程中的应用知识，理解汽车电驱动或底盘系统的基本原理
面试指南
- 回答研究类问题时，采用STAR法则（情境-任务-行动-结果），突出你的创新点和实际贡献，并说明与博世业务的相关性
- 对于方法选择问题，从数据规模、物理先验、精度要求、可解释性等维度对比分析，展现系统思考
- 对于落地问题，强调你考虑过工程约束，并给出简化模型、稳健性验证等具体策略
- 请介绍一下你在时间序列建模或物理引导学习方面的研究经历，以及如何与工程问题结合？
- 你如何选择使用纯数据驱动方法还是物理建模方法？请举例说明
- 如何将研究成果从仿真迁移到真实车辆系统中？会遇到哪些挑战？
- 请谈谈你对physics-informed neural network的理解和它的局限性
- 在跨文化团队中，你如何处理研究方向和工程需求之间的冲突？
职位点评
71
综合评分
博世AI研究科学家，前沿技术、学术氛围浓厚，薪资未明但平台稳定，适合专注成长的研究者。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
更适合这类人
最适合追求技术深度和职业成长、对AI工程交叉领域有强烈兴趣的研究型人才，同时能接受一定的不确定性。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利70
成长发展85
工作生活50
使命价值75
薪资福利
70中等
博世作为跨国巨头，提供稳定的职业平台和相对有竞争力的薪酬福利，但JD未披露具体薪资与福利细节。
薪资信号未披露（AI估算：30K-50K/月）
成长发展
85较高
岗位处于AI与工程交叉的前沿领域，技术先进，团队成员学术水平高，提供从研究到应用的发展路径，成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈PyTorch、physics-informed learning、hybrid modeling、时间序列建模、虚拟传感器、状态估计
成长机会发展路径
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
职位未明确工作模式与加班情况，但外企通常有较好的工作生活平衡，可积极了解。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
博世以'科技成就生活之美'为愿景，岗位通过AI改进汽车系统，具有积极社会意义，行业根基稳健，未来价值可观。
行业发展稳定成熟行业
社会影响正向社会影响力较高
使命信号beneficial technologies、improve quality of life
创新程度积极采用新技术
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