Machine Learning Engineer Automatisiertes Fahren

Machine Learning Datenaufbereitung Cloud BenchMarking Rust Mobilität Informatik Englisch C++ NumPy Datenauswertung Künstliche Intelligenz Entwicklungsumgebungen Linux Überführung SQL Azure Edge Autonomes Fahren OpenCV AWS Python Docker Optimierung Analyse TensorFlow GIT Engineering Deutsch Verantwortungsvolle Arbeitsweise Teamfähigkeit Kommunikationsfähigkeit Flexibilität Engagement Lernbereitschaft Eigenmotivation, Sie nutzen Sensor-, Fahrzeug- und Flottendaten, um ML-/KI-Lösungen für das automatisierte Fahren zu entwickeln, validieren und zu optimieren. Sie gestalten den gesamten ML-Lebenszyklus - von Datenaufbereitung über Training und Deployment bis zum produktiven Betrieb - und treiben Funktionen in Computer Vision, Deep Learning und intelligenter Fahrzeugsysteme voran. Sie erweitern Ihre ML-Expertise kontinuierlich und arbeiten in einem motivierten, hochqualifizierten Team., Entwicklung und Implementierung von Machine-Learning-Lösungen für Anwendungen im Bereich Automatisiertes Fahren und Fahrerassistenzsysteme Analyse und Verarbeitung multimodaler Sensordaten aus Kamera-, Radar- und LiDAR-Systemen Entwicklung, Training und Optimierung von Deep-Learning- und Computer-Vision-Modellen für Perception-, Szenenverständnis- und Vorhersageaufgaben Mitarbeit bei der Evaluierung und Integration moderner KI-Technologien wie Foundation Models, Vision-Language Models, Generative AI und Edge AI Unterstützung bei der Entwicklung von Sensor-Fusion-, Perception- und Umfeldmodellierungslösungen für automatisierte Fahrfunktionen Durchführung von Technologieevaluierungen, Benchmarking sowie Proof-of-Concepts auf Basis aktueller wissenschaftlicher Erkenntnisse und State-of-the-Art-Verfahren Zusammenarbeit mit Softwareentwicklern, Systems Engineers und Data Scientists zur Integration von KI-Lösungen in Automotive-Anwendungen Kontinuierliche Optimierung und Validierung von Algorithmen hinsichtlich Performance, Robustheit, Skalierbarkeit und Echtzeitfähigkeit Aktive Mitgestaltung innovativer KI-Themen und zukünftiger Technologien im Umfeld der autonomen Mobilität Unterstützung bei Innovationsprojekten sowie der Überführung neuer Forschungsansätze in praktische Anwendungen und Kundenprojekte Hybrides Arbeiten im Home Office oder unserem Büro in Unterschleißheim möglich

B Ausübungsformen, Erfolgreich abgeschlossenes Studium der Informatik, Künstlichen Intelligenz, Data Science, Robotik, Mathematik, Physik oder einer vergleichbaren Fachrichtung Erste praktische Erfahrungen im Bereich Machine Learning, Deep Learning, Computer Vision oder KI durch Praktika, Forschungsprojekte, Abschlussarbeiten oder Werkstudententätigkeiten Gute Python-Kenntnisse; erste Erfahrungen in C++, Rust oder SQL sind von Vorteil Erfahrungen mit AI-Frameworks/Libraries (PyTorch, Hugging Face, TensorFlow, OpenCV, NumPy/Pandas) sind erwünscht Grundlegendes Verständnis aktueller KI-Methoden und Architekturen wie Computer Vision, Foundation Models, Vision Transformers, Vision-Language Models, Generative AI oder multimodaler Systeme Erste Erfahrungen mit Kamera-, Radar- oder LiDAR-Datenanalyse und -verarbeitung erwünscht Linux, Git, Docker; moderne Softwareentwicklungs- und Versionsprozesse Idealerweise erste Berührungspunkte mit Cloud-Plattformen (z. B. Azure, AWS), MLOps, Edge AI oder Embedded-AI-Anwendungen Interesse an aktuellen Forschungstrends und State-of-the-Art-Technologien im Umfeld Automatisiertes Fahren, Computer Vision und Künstliche Intelligenz Ausgeprägtes analytisches Denkvermögen sowie die Fähigkeit, komplexe technische Fragestellungen strukturiert zu bearbeiten Hohe Eigeninitiative, Lernbereitschaft und Motivation, Verantwortung zu übernehmen und neue Themen aktiv voranzutreiben Kommunikationsstärke, Teamfähigkeit; gute Deutsch- und Englischkenntnisse

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