Dein persönlicher KI-Karriere-Agent
Machine Learning Engineer / Edge-ML Automotive(m/w/x)
Entwicklung robuster ML-Algorithmen für Intent-/Gestenerkennung und Echtzeit-Inferenz auf Edge-ECUs in der Automobilbranche. Berufserfahrung in angewandtem ML/Data Science im Embedded-/Automotive-Umfeld mit Python und PyTorch erforderlich. Mobiles Arbeiten und 30 Urlaubstage.
Anforderungen
- Studium der Informatik, Elektrotechnik, Mathematik, Physik oder vergleichbar
- Berufserfahrung in angewandtem ML/Data Science im Embedded-/Automotive-Umfeld
- Sehr gute Kenntnisse in Python und PyTorch
- Sicherer Umgang mit MLflow für Experiment-Tracking und Modellverwaltung
- Praxis in Sensordatenverarbeitung und -fusion (z. B. UWB, Radar, IMU; optional Vision)
- Praxis in Signalverarbeitung, Tracking (z.B. Kalman-/Particle-Filter) und robusten Klassifikations-/Erkennungsverfahren
- Erfahrung mit Edge-Optimierung: Quantisierung, Pruning, TorchScript/ONNX
- Erfahrung in Performance- und Latenz-Tuning unter Ressourcenrestriktionen
- Souverän in MLOps: Docker/Dev Containers (VS Code), Git/GitLab CI
- Souverän in reproduzierbaren Trainingspipelines, Daten-/Modellversionierung (z. B. DVC), Testautomatisierung
- Kenntnisse in Embedded Linux/C++ von Vorteil
- Erfahrung mit on-car Datenaufnahme (z. B. CAN/FlexRay, ROS2) und Versuchsdurchführung ist ein Plus
- Erfahrung im Automotive-Umfeld (Vorentwicklung/Seriennahe Entwicklung) wünschenswert
- Sehr gute Deutschkenntnisse
- Gute Englischkenntnisse
Aufgaben
- Robuste ML-Algorithmen für Intent-/Gestenerkennung entwickeln
- Echtzeit-Inferenz auf Edge-ECUs sicherstellen
- Datenerfassung am Prototyp-Fahrzeug durchführen
- Ground-Truth/Labeling übernehmen
- Feature-Engineering durchführen
- Modelltraining mit PyTorch durchführen
- Experiment-Tracking mit MLflow durchführen
- Modellversionierung sicherstellen
- Reproduzierbarkeit gewährleisten
- Quantisierung/Optimierung für Edge-Deployment durchführen
- MLOps aufbauen und betreiben
- CI/CD mit Jenkins nutzen
- Containerisierung mit Docker/Dev Containers nutzen
- Testautomatisierung durchführen
- Modell-Monitoring und -Drift durchführen
- Daten- und Testkampagnen definieren
- Fehleranalysen durchführen
- Robustheitsbetrachtungen durchführen
- Technische Dokumentationen erstellen
- Ergebnisse präsentieren
Berufserfahrung
- ca. 1 - 4 Jahre
Ausbildung
- Bachelor-Abschluss
Sprachen
- Deutsch – fließend
- Englisch – verhandlungssicher
Tools & Technologien
- Python
- PyTorch
- MLflow
- UWB
- Radar
- IMU
- Vision
- Kalman-Filter
- Particle-Filter
- Docker
- Dev Containers
- VS Code
- Git
- GitLab CI
- DVC
- Embedded Linux
- C++
- CAN
- FlexRay
- ROS2
Benefits
Flexibles Arbeiten
- Vertrauensarbeitszeit
- Mobiles Arbeiten
Mehr Urlaubstage
- 30 Urlaubstage
Mentoring & Coaching
- Individuelle Einarbeitung
Weiterbildungsangebote
- Umfangreiche Qualifizierungsangebote
Karriere- und Weiterentwicklung
- Karriereperspektiven
Sonstige Vorteile
- Internationale Zusammenarbeit
Gratis oder Vergünstigte Mahlzeiten
- Moderne Betriebsrestaurants
Betriebliche Altersvorsorge
- Betriebliche Altersvorsorge
Firmenfahrrad
- Bike-Leasing
Mitarbeiterrabatte
- Corporate Benefits
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Anforderungen
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- Berufserfahrung in angewandtem ML/Data Science im Embedded-/Automotive-Umfeld
- Sehr gute Kenntnisse in Python und PyTorch
- Sicherer Umgang mit MLflow für Experiment-Tracking und Modellverwaltung
- Praxis in Sensordatenverarbeitung und -fusion (z. B. UWB, Radar, IMU; optional Vision)
- Praxis in Signalverarbeitung, Tracking (z.B. Kalman-/Particle-Filter) und robusten Klassifikations-/Erkennungsverfahren
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Berufserfahrung
- ca. 1 - 4 Jahre
Ausbildung
- Bachelor-Abschluss
Sprachen
- Deutsch – fließend
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Benefits
Flexibles Arbeiten
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Weiterbildungsangebote
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Sonstige Vorteile
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Über das Unternehmen
KOSTAL Group
Branche
Automotive
Beschreibung
Das Unternehmen entwickelt und produziert technologisch anspruchsvolle elektronische und mechatronische Produkte.
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AI Engineer(m/w/x)
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