Senior KI-Entwickler (m/w/d)

Was wir suchen

• Konfiguration und Integration von Embedded-Software für Fahrassistenzsysteme
• Entwickeln und Anpassen von z. B. Deep‑Learning‑Modellen für ADAS‑Funktionen auf Basis von Fahrzeug‑Sensordaten
• Auswählen geeigneter Netzwerkarchitekturen wie CNN, RNN, Transformer, GAN oder BEV
• Trainieren und Optimieren der Modelle auf einem GPU‑Cluster sowie in der Azure Cloud
• Durchführen von Performance‑Analysen, Hyperparameter‑Tuning und Qualitätsbewertungen
• Optimieren der Netze für den Einsatz auf Fahrzeug‑Steuergeräten hinsichtlich Laufzeit, Speicher und Robustheit
• Enge Abstimmung mit Funktionsentwicklern, Software‑Architekten und Cloud‑Teams entlang der gesamten ADAS‑Datenkette
• Weitergeben von KI‑Know‑how an Kolleginnen und Kollegen durch Coaching, Reviews und interne Schulungen

Das wünschen wir uns

• Abgeschlossenes Ingenieursstudium der Technischen Informatik/Elektrotechnik/Embedded Systems oder einer vergleichbaren Fachrichtung
• Sehr gute Kenntnisse in Python
• sicherer Umgang mit Keras, TensorFlow, PyTorch und JAX
• Tiefe Erfahrung mit modernen Netzwerkarchitekturen wie CNN, RNN, Transformer, GAN und BEV
• Fundiertes Verständnis von Trainings‑ und Optimierungsverfahren, insbesondere SGD‑Varianten und adaptive Optimizer
• Erfahrung im Training von Deep‑Learning‑Modellen auf GPU‑Systemen sowie im Multi‑GPU‑Umfeld
• Praxis im Einsatz von Azure für Training, Datenmanagement und Experiment‑Verwaltung
• Souveräner Umgang mit Git, Code‑Reviews, Tests und sauberem Software‑Engineering
• Fähigkeit, KI‑Know‑how klar zu vermitteln und Kolleginnen und Kollegen fachlich zu unterstützen
• Strukturierte Arbeitsweise
• Gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift

Wünschenswert:

• Erfahrung in der Optimierung von Modellen für Embedded‑Plattformen und Steuergeräte, inklusive Quantisierung und Modellkompression
• Erfahrung im Automotive‑ oder ADAS‑Umfeld
• Kenntnisse relevanter Standards wie ISO 26262, SOTIF oder Automotive SPICE
• Erfahrung mit MLOps‑Konzepten wie reproduzierbaren Trainingspipelines oder Modellversionierung
• Praxis im Umgang mit Docker oder GPU‑Cluster-Scheduling Erfahrung in Data‑Engineering‑Themen wie Datenqualität oder Aufbau von Datenpipelines

Freu dich auf

• Kompetente und individuelle Einarbeitung
• Interessante und herausfordernde Tätigkeiten in einem innovativen Umfeld
• Sehr gute Perspektiven und attraktive Konditionen
• Flache Hierarchien und aktive Mitgestaltung
• Sehr angenehmes Betriebsklima
• Flexible Arbeitszeiten