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Senior MLOps Engineer - Autonomous Driving Platform(m/w/x)
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München
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BMBMW Group
MLOps Engineer - Implementation(m/w/x)
München
VollzeitVor OrtBerufserfahren
AI/ML
Data Science
Nejo KI-Zusammenfassung
Building and maintaining petabyte-scale ML pipelines, transforming raw log files for training at an automotive group. 3-5 years ML infrastructure experience and production Kubernetes expertise required. Hermetic build systems experience a plus.
Anforderungen
- University degree in Computer Science, Engineering, or related field
- 3-5 years ML infrastructure or MLOps experience
- Strong Python skills
- Experience with hermetic build systems (e.g., Bazel) (plus)
- Production Kubernetes experience
- Working knowledge of ML pipeline orchestration, experiment tracking, and hyperparameter optimization
- Hands-on experience with infrastructure-as-code for AWS (e.g., Terraform)
- Hands-on experience with automotive measurement data (MDF4 or MCAP)
- Comfortable with relational databases (e.g., PostgreSQL) for metadata stores
- Experience with dataset management tools, functional-safety awareness (ISO 26262), or AUTOSAR Adaptive
Aufgaben
- Build and maintain end-to-end ML pipelines
- Engineer petabyte-scale data pipelines
- Transform raw log files for training
- Build tooling for parallel data readers
- Build tooling for signal extraction
- Build tooling for multi-sensor stream synchronization
- Build tooling for dataset platform integration
- Manage experiment tracking
- Manage hyperparameter tuning
- Manage the model registry
- Enforce reproducibility and lineage
- Enforce approval gates for production
- Develop and maintain model compilation pipelines
- Develop and maintain model optimization pipelines
- Target Qualcomm Snapdragon Ride chips
- Target NVIDIA automotive SoCs
- Operate observability stacks
- Generate dashboards and data-drift alerts
- Manage pipeline SLOs and log aggregation
Berufserfahrung
- 3 - 5 Jahre
Ausbildung
- Bachelor-Abschluss
Sprachen
- Englisch – verhandlungssicher
Tools & Technologien
- Python
- Bazel
- Kubernetes
- Helm
- AWS
- Terraform
- MDF4
- MCAP
- PostgreSQL
- ISO 26262
- AUTOSAR Adaptive
Benefits
Boni & Prämien
- Performance-related remuneration
- Christmas bonus
- Profit sharing
Attraktive Vergütung
- Overtime compensation
Weiterbildungsangebote
- Personal and professional development opportunities
Sicherer Arbeitsplatz
- Job security
Flexibles Arbeiten
- Flexible working hours
Mehr Urlaubstage
- Six weeks annual leave
Mitarbeiterrabatte
- Discounted BMW & MINI conditions
Die Originalanzeige dieses Stellenangebotes in der aktuellsten Version findest du hier. Nejo hat diesen Job automatisch von der Website des Unternehmens BMW Group erfasst und die Informationen auf Nejo mit Hilfe von KI für dich aufbereitet. Trotz sorgfältiger Analyse können einzelne Informationen unvollständig oder ungenau sein. Bitte prüfe immer alle Angaben in der Originalanzeige! Inhalte und Urheberrechte der Originalanzeige liegen beim ausschreibenden Unternehmen.
Noch nicht perfekt?
- BMW Group
Senior ML Ops Engineer - Architecture & Strategy(m/w/x)
Vollzeitnur vor OrtSeniorMünchen - BMW Group
Senior Applied AI / ML Data Engineer(m/w/x)
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Anforderungen
- University degree in Computer Science, Engineering, or related field
- 3-5 years ML infrastructure or MLOps experience
- Strong Python skills
- Experience with hermetic build systems (e.g., Bazel) (plus)
- Production Kubernetes experience
- Working knowledge of ML pipeline orchestration, experiment tracking, and hyperparameter optimization
- Hands-on experience with infrastructure-as-code for AWS (e.g., Terraform)
- Hands-on experience with automotive measurement data (MDF4 or MCAP)
- Comfortable with relational databases (e.g., PostgreSQL) for metadata stores
- Experience with dataset management tools, functional-safety awareness (ISO 26262), or AUTOSAR Adaptive
Aufgaben
- Build and maintain end-to-end ML pipelines
- Engineer petabyte-scale data pipelines
- Transform raw log files for training
- Build tooling for parallel data readers
- Build tooling for signal extraction
- Build tooling for multi-sensor stream synchronization
- Build tooling for dataset platform integration
- Manage experiment tracking
- Manage hyperparameter tuning
- Manage the model registry
- Enforce reproducibility and lineage
- Enforce approval gates for production
- Develop and maintain model compilation pipelines
- Develop and maintain model optimization pipelines
- Target Qualcomm Snapdragon Ride chips
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- Generate dashboards and data-drift alerts
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Benefits
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Sicherer Arbeitsplatz
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Über das Unternehmen
BMW Group
Branche
Automotive
Beschreibung
Das Unternehmen bietet spannende Praktika im Bereich Markenerlebnis und Eventmanagement und legt großen Wert auf Gleichbehandlung und Chancengleichheit.
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