Company Description

Do you want beneficial technologies being shaped by your ideas? Whether in the areas of mobility solutions, consumer goods, industrial technology or energy and building technology - with us, you will have the chance to improve quality of life all across the globe. Welcome to Bosch.

 

Job Description

About the Team | 关于团队 

 

The Bosch Corporate Research is the central hub for pioneering research and innovation within the Bosch Group. We focus on developing next-generation technologies that shape the future of Bosch’s core business areas, including smart home appliances. Our team works on cutting-edge AI solutions to enhance product intelligence, user experience, and sustainability. We design the "brains" for the next generation of smart home appliances. You will join a dynamic team of AI scientists and engineers dedicated to transforming traditional white goods into intelligent IoT devices. 

博世中央研究院是博世集团内进行前沿研究与创新的核心机构。我们致力于开发塑造博世核心业务领域未来的下一代技术，包括智能家电。我们的团队专注于前沿人工智能解决方案，以提升产品智能、用户体验和可持续性。我们致力于为下一代智能家电打造“大脑”。您将加入一个充满活力的 AI 科学家与工程师团队，共同致力于将传统白色家电转化为高度智能化的 IoT 设备。 

 

 

 

Key Responsibilities | 主要职责 

1) Computer Vision Algorithm R&D | 计算机视觉算法研发 

• Research, develop, and validate computer vision models for fine-grained recognition in complex real-world conditions. 

• 在复杂真实环境下，研发并验证用于细粒度识别的计算机视觉算法。 

 

• Build training and evaluation of pipelines, including data preparation, augmentation, robustness testing, and error analysis. 

• 构建训练与评估流程，包括数据准备、增强策略、鲁棒性测试与误差分析。 

 

2) Edge AI Optimization & Deployment | 端侧 AI 优化与部署 

• Design lightweight, high-efficiency deep learning models for embedded/edge platforms. 

• 面向嵌入式/端侧平台设计轻量高效的深度学习模型。 

 

• Optimize and deploy models using quantization / pruning / distillation, meeting constraints on latency, memory, and power. 

• 通过量化/剪枝/蒸馏等方法优化并部署模型，满足时延、内存、功耗等约束。 

 

• Conduct on-device profiling and performance tuning with common inference toolchains. 

• 基于主流推理工具链完成端侧profiling 与性能调优。 

 

3) Multi-sensor Fusion | 多传感器融合 

• Fuse vision with other sensor modalities (e.g., inertial/vibration, load, spectral) to improve performance and reliability. 

• 融合视觉与其他传感模态（如惯导/振动、载荷、光谱等），提升性能与可靠性。 

 

• Design fusion strategies and run ablation studies to quantify sensor contributions and failure modes. 

• 设计融合策略并开展消融分析，量化传感器贡献与失效模式。 

 

4) System Co-design, Innovation & Transfer | 系统共设、创新与转化 

• Collaborate with hardware and product teams to define camera/optics specifications and overall system architecture. 

• 与硬件及产品团队协作，定义摄像头/光学规格与系统架构。 

 

• Scout emerging technologies, generate patents/publications, and transfer research into production-ready solutions. 

• 跟踪前沿技术，产出专利/论文，并推动成果走向可量产方案。 

Qualifications

Computer Vision & Deep Learning | 计算机视觉与深度学习 

• Hands-on experience in at least one of: detection / segmentation / fine-grained classification / texture & material recognition. 

• 至少在以下一项有落地经验：检测 / 分割 / 细粒度分类 / 纹理与材质识别。 

 

• Proficient in PyTorch or TensorFlow; capable of training, tuning, evaluation, and reproduction. 

• 精通 PyTorch 或 TensorFlow；具备训练、调参、评估与复现能力。 

 

• Solid data & experimentation practice: data cleaning, annotation strategy, augmentation, bias/robustness analysis. 

• 具备数据与实验规范：数据清洗、标注策略、数据增强、偏差与鲁棒性分析。 

 

Embedded/Edge AI Deployment & Optimization | 端侧部署与模型优化 

• Proven deployment experience on at least one platform: ARM / DSP / NPU. 

• 具备至少一种平台的部署经验：ARM / DSP / NPU。 

 

• Familiar with model optimization: quantization (PTQ/QAT), pruning, distillation, mixed precision, structural re-parameterization. 

• 熟悉模型优化：量化（PTQ/QAT）、剪枝、蒸馏、混合精度、结构重参数化。 

 

• Experience with at least one inference/compile toolchain: TFLite/TFLite Micro, TensorRT, TVM, ONNX Runtime, vendor NPU SDK. 

• 熟悉至少一种推理/编译工具链：TFLite/TFLite Micro、TensorRT、TVM、ONNX Runtime、厂商 NPU SDK。 

 

• Performance engineering: profiling latency/throughput/memory/power, bottleneck analysis (operator-level preferred). 

• 具备性能工程能力：profiling 延迟/吞吐/内存/功耗，并能定位瓶颈（算子级分析优先）。 

 

Multi-sensor Fusion & Signal Processing | 多传感器融合与信号处理 

• Experience in sensor fusion: Kalman/Particle filtering or multi-modal neural fusion. 

• 有融合经验：卡尔曼/粒子滤波或多模态神经网络融合。 

 

• Signal processing capability for time-series/sensor signals: FFT/STFT, time-frequency analysis, statistical features. 

• 具备时序/传感信号处理能力：FFT/STFT、时频分析、统计特征提取。 

 

Engineering & Implementation | 工程实现能力 

• Strong coding in Python & C/C++, with maintainable engineering practices (modularization, testing, optimization). 

• 扎实的 Python 与 C/C++ 编程能力，具备可维护工程习惯（模块化、测试、优化）。 

 

• Familiar with embedded/edge dev & debugging workflow: cross-compiling, logging/tracing, HIL testing. 

• 熟悉端侧开发与调试流程：交叉编译、日志/追踪、硬件在环测试。 

 

Soft Skills | 通用能力 

• Strong analytical and problem-solving ability; able to drive end-to-end delivery. 

• 出色的分析与问题拆解能力，能推动端到端交付。 

 

• Good communication in both English & Chinese (written and verbal) for global collaboration. 

• 良好的中英文沟通能力（书面与口头），适应全球协作。 

 

Preferred Qualifications (Bonus) | 加分项 

• Deep expertise in texture analysis / material recognition / fine-grained recognition (industrial scenes preferred). 

• 在纹理分析 / 材质识别 / 细粒度识别方面有深入积累（工业场景优先）。 

 

• Multi-modal perception experience: fusion of vision + acoustic/vibration/spectral/IMU signals. 

• 多模态感知经验：融合视觉 + 声学/振动/光谱/惯导等信号。 

 

• Optical & illumination design: optical path/lighting design, lens selection, imaging system setup & calibration. 

• 光学与照明设计：光路/照明设计、镜头选型、成像系统搭建与标定。 

 

• Spectral analysis: spectral sensors, preprocessing & calibration, feature extraction, quantitative/semi-quantitative modeling. 

• 光谱分析：光谱传感器应用、预处理与校准、特征提取、定量/半定量建模。 

 

• Camera imaging pipeline knowledge: ISP tuning / image quality optimization (AE/AWB/NR/HDR, etc.). 

• 摄像头成像链路：ISP 调试 / 画质优化（AE/AWB/降噪/HDR 等）。 

 

• Publications or high-quality patents in top venues (CVPR/ICCV/ECCV/NeurIPS, etc.). 

• 顶会/顶刊论文或高质量专利产出（CVPR/ICCV/ECCV/NeurIPS 等）。 

• Experience in home appliances / smart home product development (e.g., washing machines, refrigerators, dishwashers), from algorithm R&D to productization. 
  具备家电/智能家居产品研发经验（如洗衣机、冰箱、洗碗机等），有从算法研发到工程落地/产品化的经验。 

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博世集团网上招聘数据处理同意声明 

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