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# Senior KI-Entwickler

- **Company:** Venteq GmbH
- **Location:** Chemnitz, Germany
- **Experience:** Expert
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Artificial Intelligence, Microsoft Azure, Cloud Computing, Code Review, Computer Engineering, Information Engineering, Python (Programming Language), Network Architecture, Tensorflow, ISO/IEC 15504, Model Compression, Software Engineering, Pytorch, Deep Learning, Keras, Git, Data Management, Machine Learning Operations, Docker
- **Published:** October 8, 2026
- **Apply:** https://www.indeed.com/viewjob?jk=306647de1b3a4238

## About the Role

* Abgeschlossenes Ingenieursstudium der Technischen Informatik/Elektrotechnik/Embedded Systems oder einer vergleichbaren Fachrichtung
 * Sehr gute Kenntnisse in Python
 * sicherer Umgang mit Keras, TensorFlow, PyTorch und JAX
 * Tiefe Erfahrung mit modernen Netzwerkarchitekturen wie CNN, RNN, Transformer, GAN und BEV
 * Fundiertes Verständnis von Trainings- und Optimierungsverfahren, insbesondere SGD-Varianten und adaptive Optimizer
 * Erfahrung im Training von Deep-Learning-Modellen auf GPU-Systemen sowie im Multi-GPU-Umfeld
 * Praxis im Einsatz von Azure für Training, Datenmanagement und Experiment-Verwaltung
 * Souveräner Umgang mit Git, Code-Reviews, Tests und sauberem Software-Engineering
 * Fähigkeit, KI-Know-how klar zu vermitteln und Kolleginnen und Kollegen fachlich zu unterstützen
 * Strukturierte Arbeitsweise
 * Gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift

Wünschenswert:

 * Erfahrung in der Optimierung von Modellen für Embedded-Plattformen und Steuergeräte, inklusive Quantisierung und Modellkompression
 * Erfahrung im Automotive- oder ADAS-Umfeld
 * Kenntnisse relevanter Standards wie ISO 26262, SOTIF oder Automotive SPICE
 * Erfahrung mit MLOps-Konzepten wie reproduzierbaren Trainingspipelines oder Modellversionierung
 * Praxis im Umgang mit Docker oder GPU-Cluster-Scheduling Erfahrung in Data-Engineering-Themen wie Datenqualität oder Aufbau von Datenpipelines

## Description

* Entwickeln und Anpassen von z. B. Deep-Learning-Modellen für ADAS-Funktionen auf Basis von Fahrzeug-Sensordaten
 * Auswählen geeigneter Netzwerkarchitekturen wie CNN, RNN, Transformer, GAN oder BEV
 * Trainieren und Optimieren der Modelle auf einem GPU-Cluster sowie in der Azure Cloud
 * Durchführen von Performance-Analysen, Hyperparameter-Tuning und Qualitätsbewertungen
 * Optimieren der Netze für den Einsatz auf Fahrzeug-Steuergeräten hinsichtlich Laufzeit, Speicher und Robustheit
 * Enge Abstimmung mit Funktionsentwicklern, Software-Architekten und Cloud-Teams entlang der gesamten ADAS-Datenkette
 * Weitergeben von KI-Know-how an Kolleginnen und Kollegen durch Coaching, Reviews und interne Schulungen