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KOKOSTAL Group

Machine Learning Engineer / Edge-ML Automotive(m/w/x)

Dortmund
Full-timeWith Home OfficeExperienced
AI/ML
Data Science
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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.

Requirements

  • 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

Tasks

  • 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

Work Experience

  • approx. 1 - 4 years

Education

  • Bachelor's degree

Languages

  • German – Native
  • English – Business Fluent

Tools & Technologies

  • 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

Flexible Working

  • Vertrauensarbeitszeit
  • Mobiles Arbeiten

More Vacation Days

  • 30 Urlaubstage

Mentorship & Coaching

  • Individuelle Einarbeitung

Learning & Development

  • Umfangreiche Qualifizierungsangebote

Career Advancement

  • Karriereperspektiven

Other Benefits

  • Internationale Zusammenarbeit

Free or Subsidized Food

  • Moderne Betriebsrestaurants

Retirement Plans

  • Betriebliche Altersvorsorge

Company Bike

  • Bike-Leasing

Corporate Discounts

  • Corporate Benefits
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