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Masterarbeit: Adaptive multimodale Sensorfusion mit 5G/6G ISAC (w/m/div.) at Bosch Group

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Job Details

Status
Active
Category
Posted
Jun 23, 2026
Expires
Sep 21, 2026
Work style
Hybrid

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About the Role

Bei Bosch gestalten wir die Zukunft, indem wir hochwertige Technologien und Dienstleistungen entwickeln, die begeistern und das Leben der Menschen bereichern. Unser Versprechen an unsere Mitarbeitenden ist felsenfest: Wir wachsen gemeinsam, wir haben Freude an unserer Arbeit und wir inspirieren uns gegenseitig. Machen Sie mit und spüren Sie den Unterschied. Die Robert Bosch GmbH freut sich auf Ihre Bewerbung!

Die Zukunft des automatisierten Fahrens sowie von Fahrerassistenzsystemen wird maßgeblich durch innovative Sensortechnologie geprägt. Sind Sie bereit, die Grenzen des Möglichen an der Schnittstelle von drahtloser Kommunikation und hochpräziser Umfelderfassung neu zu definieren?

Im Rahmen dieser Masterarbeit tauchen Sie tief in das zukunftsweisende Forschungsfeld „Integrated Sensing and Communication (ISAC)“ ein und wirken aktiv daran mit, wie Fahrzeuge der nächsten Generation ihre Umgebung wahrnehmen.

Während Ihrer Arbeit analysieren Sie die Rolle sowie die Grenzen der ISAC-basierten Sensorik für die Umfelderfassung von Fahrzeugen. Darüber hinaus entwickeln oder erweitern Sie einen modularen System-Level-Simulator – beispielsweise auf Basis von Matlab – für Multi-Sensor-Szenarien. Sie arbeiten an der Konzeption und Implementierung adaptiver Sensorfusionsstrategien, etwa durch Modalitätsgewichtung, -auswahl oder -umschaltung.

Zusätzlich vergleichen Sie verschiedene Perception-Pipelines, darunter rein radarbasierte Systeme, klassische Multi-Sensor-Systeme sowie ISAC-gestützte Ansätze. Sie führen Simulationsexperimente unter variierenden Umwelt- und Systembedingungen durch. Abschließend interpretieren Sie die Ergebnisse im Hinblick auf Robustheit, Zuverlässigkeit und systemweite Zielkonflikte (Trade-offs).

  • Ausbildung: Masterstudium in Elektrotechnik, Nachrichtentechnik, Robotik, Informatik oder einem verwandten Fachgebiet
  • Erfahrung und Kenntnisse: Fundierte Kenntnisse in der Signalverarbeitung sowie in der Nachrichtentechnik oder Sensorfusion; Erfahrung mit Matlab oder vergleichbaren Simulationswerkzeugen; Verständnis von drahtlosen Systemen (5G/6G), Radar- oder Wahrnehmungssystemen; Kenntnisse im Bereich Machine Learning sind von Vorteil
  • Persönlichkeit und Arbeitsweise: Sie sind in der Lage, komplexe technische Fragestellungen eigenständig und mit hoher Detailgenauigkeit zu bearbeiten, halten Termine zuverlässig ein und zeigen ein ausgeprägtes Verantwortungsbewusstsein; Sie bringen eine proaktive Haltung sowie Interesse an fundierter Argumentation und Bewertung auf Systemebene mit
  • Arbeitsmodell: Bei uns profitieren Sie von einem hybriden Modell, das Ihnen sowohl das Arbeiten im Büro als auch remote ermöglicht
  • Begeisterung: Sie bringen ein echtes Interesse an Sensorik der nächsten Generation, 6G-Technologien und intelligenten Mobilitätssystemen mit
  • Sprachen: Sehr gute Englischkenntnisse
Start: gemäß vorheriger Vereinbarung Dauer: 6 Monate Voraussetzung für diese Abschlussarbeit ist die Immatrikulation an einer Hochschule/Universität. Bitte fügen Sie Ihren Lebenslauf, Ihren Notenspiegel (Transcript of Records), die Prüfungsordnung sowie – falls erforderlich – eine gültige Arbeits- und Aufenthaltserlaubnis bei. Sie stehen kurz vor dem Abschluss Ihres Bachelorstudiums und möchten vor Ihrem nächsten akademischen Schritt in Richtung Masterstudium praktische Erfahrung sammeln? Dann passen Sie perfekt in unser PreMaster Programm! Werfen Sie hier einen Blick auf unsere offenen Stellen. Vielfalt und Inklusion sind für uns keine Trends, sondern fest in unserer Unternehmenskultur verankert. Daher begrüßen wir alle Bewerbungen – unabhängig von Geschlecht, Alter, Behinderung, Religion oder Weltanschauung, ethnischer Herkunft oder sexueller Identität. Benötigen Sie weitere Informationen zur Stelle? Hussein Ali Abdulhadi Al-Hakeem (Hiring Manager) 39 348 115 4454 #LikeABosch startet hier: Jetzt bewerben! #LI-DNI

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