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# Softwareentwickler KI

- **Company:** EffiCon GmbH & Co. KG
- **Location:** Chemnitz, Germany
- **Experience:** Starter
- **Salary:** €60,000.0 - €70,000.0
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Artificial Intelligence, Microsoft Azure, Cloud Computing, Code Review, Computer Engineering, Python (Programming Language), Machine Learning, Network Architecture, Tensorflow, Software Engineering, Pytorch, Deep Learning, Keras, Git, Data Management
- **Published:** September 24, 2026
- **Apply:** https://www.xing.com/jobs/chemnitz-softwareentwickler-ki-158069309

## About the Role

* Abgeschlossenes Studium in Technischer Informatik, Elektrotechnik, Embedded Systems oder einer vergleichbaren technischen Fachrichtung
 * Sehr gute Programmierkenntnisse in Python
 * Fundierte Erfahrung mit TensorFlow, PyTorch, Keras und/oder JAX
 * Sehr gute Kenntnisse moderner Deep-Learning-Architekturen wie CNN, RNN, Transformer, GAN und BEV
 * Sicheres Verständnis von Trainings- und Optimierungsverfahren, einschließlich SGD und adaptiver Optimizer
 * Erfahrung im Training von Deep-Learning-Modellen auf GPU-Systemen und im Multi-GPU-Umfeld
 * Praxiserfahrung mit Microsoft Azure für Modelltraining, Datenmanagement und Experimentverwaltung
 * Sicherer Umgang mit Git, Code Reviews, Testing und Software Engineering
 * Fähigkeit, komplexe KI-Themen verständlich zu vermitteln und Kollegen fachlich zu unterstützen
 * Strukturierte, analytische und eigenständige Arbeitsweise
 * Gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift

## Description

* Full-timeEmployment type: Full-time
 * €60,000 - €70,000 (employer salary)
 * On-site
 * Be an early applicant

About this job

Das sind deine Aufgaben:

 * Entwicklung und Integration von KI- und Machine-Learning-Lösungen für Fahrassistenzsysteme (ADAS)
 * Entwicklung und Anpassung von Deep-Learning-Modellen auf Basis von Fahrzeug- und Sensordaten
 * Auswahl und Einsatz geeigneter Neuronaler Netzwerkarchitekturen, darunter CNN, RNN, Transformer, GAN und BEV
 * Training und Optimierung von Modellen auf GPU-Clustern und in der Azure Cloud
 * Durchführung von Performance-Analysen, Hyperparameter-Optimierung und Modellbewertungen
 * Optimierung von KI-Modellen für den Einsatz auf Embedded-Systemen und Fahrzeugsteuergeräten hinsichtlich Laufzeit, Speicherbedarf und Robustheit
 * Zusammenarbeit mit Funktionsentwicklern, Software-Architekten und Cloud-Teams entlang der gesamten ADAS-Datenkette