AI/Embedded Engineer
Role details
Job location
Tech stack
Job description
KI-Modellentwicklung & Spezialisierung
- Du entwickelst und optimierst KI-Modelle für Vision-, Klassifikations- oder Detektionsaufgaben im On-Board-Kontext.
- Du portierst bestehende ML-Modelle auf spezialisierte Hardware wie:
- Xilinx/AMD Versal FPGAs (Vitis AI, quantisierte Modelle)
- NVIDIA Jetson Orin (TensorRT, DeepStream, CUDA)
- BrainChip Akida (neuromorphe Modelle, spiking neural networks)
- Du führst Quantisierung, Pruning, Kompression und Hardware-spezifisches Tuning durch.
- Du evaluierst die Performance (Latenz, Throughput, Energieverbrauch) und optimierst Modelle für Weltraummissionen.
Edge-AI- & FPGA-Deployment
- Du entwickelst Inference-Pipelines für Edge-Hardware und integrierst sie in die Avionik-Softwareumgebung.
- Du arbeitest eng mit Embedded-Software-Teams zusammen, um KI-Modelle in Echtzeit-Systeme einzubetten.
- Du implementierst FPGA-beschleunigte Inference (z. B. via DPU, AI Engines, HLS-basierte Operatoren).
- Du entwickelst Tests, Validierung & Nachweise nach ECSS-Standards.
Systemintegration & Zusammenarbeit
- Du arbeitest gemeinsam mit Avionik-, System- und Software-Teams an Datenflüssen, Sensorpipelines und On-Board-Architekturen.
- Du unterstützt bei der Auswahl geeigneter KI-Modelle und Hardwareplattformen für verschiedene Missionsprofile.
- Du dokumentierst Deine Arbeit gemäß ECSS-Standards und unterstützt Reviews.
Requirements
- Ein Studium der Informatik, Elektrotechnik, Embedded Systems, Robotik, KI oder vergleichbar
- Erfahrung in Deep-Learning-Modellentwicklung (PyTorch/TensorFlow)
- Sehr gute Kenntnisse in mindestens einem dieser Bereiche:
- Edge-AI Optimierung (TensorRT, ONNX, quantisierte Modelle)
- FPGA-basierte KI-Inference (Vitis AI, DPU Compiling, HLS-Ops)
- Neuromorphes Computing (Akida, SNN-Modelle)
- Erfahrung mit Embedded-Hardware wie:
- NVIDIA Jetson Orin
- Xilinx/AMD Versal oder Zynq Ultrascale+
- Neuromorphe Chips (BrainChip Akida, Loihi, o. ä.)
- Sicherer Umgang mit Python, PyTorch/TensorFlow, ONNX, C/C++ (für Integration)
- Verständnis für Echtzeitanforderungen, deterministische Ausführung und ressourcenbeschränkte Systeme
- Idealerweise Kenntnisse von Avionik-Schnittstellen (CAN, SpaceWire, Ethernet)
Persönlich
- Strukturierte Arbeitsweise, Teamgeist und Kommunikationsstärke
- Begeisterung für KI auf Embedded-Hardware und für Raumfahrt
- Sehr gute Englischkenntnisse, Deutschkenntnisse sind ein Plus
Nice-to-Haves
- Erfahrung mit:
- Mixed-Precision-Training, Quantization-Aware-Training
- Hardware-in-the-Loop für KI-Modelle
- ECSS-Prozessen oder anderen regulierten Umgebungen
- Modellkompression (Pruning, Distillation)
Benefits & conditions
Work Life Balance: flexible Arbeitszeiten, Sabbatical, 30 Urlaubstage & Sonderurlaubstage Mobiles Arbeiten: hybrides Arbeitsmodell & mobiles Arbeiten im Ausland Strukturierter Onboarding-Prozess (inkl. Begleitung durch einen Buddy) Entwicklung: Umfangreiches Trainingsangebot, individuelle Weiterentwicklung & jährlicher Mitarbeiterdialog Raumfahrtprojekte Zusatzleistungen: 13. Bruttomonatsgehalt, Unfallversicherung & betriebliche Altersvorsorge Verpflegung: Hochwertiges Betriebsrestaurant & großzügiger Essenszuschuss Aktive Gesundheitsförderung: Gesundheitsmanagement, E-GYM Wellpass & Sportgruppen Familie: Kindergartenzuschuss / Kindergartenplätze, Kinderferienbetreuung & bezahlte Kindkrank-Tage Mobilität: Bezuschusstes Deutschlandticket, Jobrad & Parkplätze Firmenfeiern & Events: Weihnachtsfeier, Satellite Launch Events, NextGen Speakers Night Innovation: Betriebliches Vorschlagswesen & Freie Forschung und Entwicklung