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# Software-Entwicklungsingenieur - AI-gestützte Prüfmittelentwicklung

- **Company:** APRIORI - business solutions AG
- **Location:** Memmingen, Germany (Remote available)
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** .NET Framework, Artificial Intelligence, C Sharp (Programming Language), C++ (Programming Language), Communications Protocols, Computer Engineering, Continuous Integration, Python (Programming Language), Machine Learning, Software Architecture, Tensorflow, Software Engineering, Software Systems, Systems Integration, Test Case, Data Logging, Pytorch, Deep Learning, Git, Scikit Learn, Information Technology
- **Published:** November 14, 2026
- **Apply:** https://www.adzuna.de/details/5964255881

## About the Role

* Qualifikation: Abgeschlossenes Studium (Master oder Diplom, alternativ erfahrener Bachelor) in Informatik, Elektrotechnik, Mechatronik, Technischer Informatik oder einer vergleichbaren Fachrichtung.
 * Echte Software-Engineering-Tiefe: Mehrjährige Berufserfahrung in der industriellen Softwareentwicklung - idealerweise im Umfeld von Prüfmittelbau, Messtechnik, Automatisierung oder Embedded/Hardware-nahen Systemen (keine reine Einsteiger- oder Umschulungsqualifikation).
 * Programmier- & KI-Kompetenz: Sehr gute Programmierkenntnisse in Python sowie idealerweise in C#/.NET oder C++; fundierte praktische Erfahrung mit Machine-Learning-/Deep-Learning-Frameworks (z. B. PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn) und der produktiven Einbindung von Modellen.
 * Tooling & Architektur: Sicherer Umgang mit Git, CI/CD-Workflows, Schnittstellenprogrammierung sowie Verständnis für industrielle Kommunikationsprotokolle und Messdatenerfassung.
 * Arbeitsweise & Sprachen: Analytisch präzise, strukturierte Arbeitsweise, Begeisterung für komplexe technische Zusammenhänge sowie verhandlungssichere Deutschkenntnisse (mindestens C1) und gute Englischkenntnisse.

## Description

* AI-Integration in Prüfmittel: Konzeption, Entwicklung und Integration von KI-gestützten Softwarelösungen für automatisierte Prüf- und Testsysteme (z. B. zur intelligenten Fehleranalyse, Anomalieerkennung, Messdatenauswertung oder Testfall-Optimierung).
 * Produktive Softwareentwicklung: Entwurf und Implementierung robuster, wartbarer Softwarearchitekturen und Schnittstellen zur Ansteuerung komplexer Mess- und Prüftechnik im Produktionsumfeld.
 * Daten- & Modell-Pipelines: Aufbau zuverlässiger Pipelines für die Erfassung, Vorverarbeitung und Auswertung von Mess- und Sensordaten sowie das Training und Deployment produktiver ML-Modelle auf Zielsystemen.
 * Systemintegration & Verifikation: Einbindung der Software in bestehende Prüfumgebungen (Hardware-in-the-Loop / End-of-Line-Tests), Durchführung systematischer Tests und Sicherstellung höchster Zuverlässigkeit.
 * Interdisziplinäre Zusammenarbeit: Enge Abstimmung mit Hardware-, Elektronik- und Testingenieuren von der Anforderungsanalyse bis zur produktiven Inbetriebnahme.