CA
CARIAD SE
2 Monate

Senior Software Engineer (ML Engineer) - AI Core(m/w/x)

Vollzeit
Senior
AI/ML Job
Data Science
Keine Angabe
Ingolstadt, Berlin, München, Wolfsburg, Mönsheim

In dieser Rolle entwickelst du innovative Deep-Learning-Modelle und arbeitest mit verschiedenen Sensordaten, um die Fahrzeugumgebung zu verstehen. Du optimierst die Performance auf Embedded-Systemen und integrierst Algorithmen in die ADAS-Architektur, während du stets die neuesten Forschungsergebnisse in praktische Lösungen umsetzt.

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Anforderungen

  • Abgeschlossenes Hochschulstudium (Master oder PhD bevorzugt) in Informatik, Robotik, Elektrotechnik, Data Science & Scientific Computing, Machine Learning & Data Analytics, Mathematik oder vergleichbar
  • Mindestens zwei Jahre praktische Erfahrung in Data Analytics, Design und Training von (tiefen) neuronalen Netzen sowie mit gängigen ML-Frameworks wie PyTorch, TensorFlow und TensorRT
  • Sicherer Umgang mit Softwareentwicklung und Programmierung in C++ und Python, verbunden mit hoher Softwarequalität
  • Kenntnisse in automobilen Softwareentwicklungsprozessen und Sicherheitsstandards (z. B. ASPICE, ISO 26262, SOTIF) von Vorteil
  • Vertrautheit mit Multi-Task-Learning, Sensorfusion oder End-to-End-KI-Systemen ist ein Plus
  • Ausgeprägte analytische und Problemlösungsfähigkeiten sowie die Fähigkeit, selbstständig und im Team zu arbeiten
  • Sehr gute Kommunikationsfähigkeiten in Englisch; Deutschkenntnisse sind ein Plus
Master-Abschluss

Berufserfahrung

2 Jahre

Deine Aufgaben

  • Deep-Learning-Modelle für Assistenz- und autonome Fahrsysteme entwerfen, trainieren und einsetzen
  • Mit multimodalen Sensordaten arbeiten und Techniken wie Convolutional Neural Networks, Transformer und rekurrente Modelle nutzen
  • Semantisches und räumliches Verständnis der Fahrzeugumgebung gewinnen
  • Skalierbare Datenpipelines für Training, Validierung, Fehleranalyse und kontinuierliche Verbesserung von ML-Modellen entwickeln
  • Echtzeit-Performance auf Embedded-Systemen analysieren und optimieren
  • Modellkomprimierungs- und Optimierungstechniken anwenden
  • Eng mit anderen Teams zusammenarbeiten, um Algorithmen in die ADAS/AD-Architektur zu integrieren
  • Bei der prozesskonformen Spezifikation und dem Test der Softwarekomponenten mitwirken
  • Auf dem neuesten Stand der Forschung in Deep Learning, Computer Vision und autonomen Systemen bleiben

Tools & Technologien

PyTorchTensorFlowTensorRTC++Python

Sprachen

Englischverhandlungssicher

DeutschGrundkenntnisse

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