Machine Learning Engineer Edge-ML Automotive (mwdkA)

• Entwicklung robuster ML-Algorithmen für Intent-/Gestenerkennung auf Basis von fahrzeugseitiger Sensordaten (z. B. UWB-Radar) inklusive Echtzeit-Inferenz auf Edge-ECUs
• End-to-End-Ownership der ML-Pipeline: Datenerfassung am Prototyp-Fahrzeug Ground-Truth/Labeling Feature-Engineering Modelltraining (PyTorch) Experiment-Tracking (MLflow) Modellversionierung und sicherstellen der Reproduzierbarkeit
• Edge-Deployment: Quantisierung/Optimierung (z. B. TorchScript/ONNX) zur Einhaltung strenger Latenz- und Ressourcenbudgets unter realen Bedingungen
• Aufbau und Betrieb von MLOps: CI/CD (z. B. Jenkins) Containerisierung (Docker/Dev Containers) Testautomatisierung (Unit- Integrations- und On-Car-Validierung) Modell-Monitoring und -Drift
• Definition von Daten- und Testkampagnen Fehleranalysen und Robustheitsbetrachtungen
• Erstellung technischer Dokumentationen (Modell- und Datenkarten Evaluationsberichte KPI-Tracking) sowie Präsentation der Ergebnisse

Qualifications :

• Erfolgreich abgeschlossenes Studium der Informatik Elektrotechnik Mathematik Physik oder vergleichbar
• Mehrjährige Berufserfahrung in angewandtem ML/Data Science möglichst im Embedded-/Automotive-Umfeld
• Sehr gute Kenntnisse in Python und PyTorch; sicher im Umgang mit MLflow für Experiment-Tracking und Modellverwaltung
• Praxis in Sensordatenverarbeitung und -fusion (z. B. UWB Radar IMU; optional Vision) Signalverarbeitung Tracking (z.B. Kalman-/Particle-Filter) und robusten Klassifikations-/Erkennungsverfahren
• Erfahrung mit Edge-Optimierung: Quantisierung Pruning TorchScript/ONNX; Performance- und Latenz-Tuning unter Ressourcenrestriktionen
• Souverän in MLOps: Docker/Dev Containers (VS Code) Git/GitLab CI reproduzierbare 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
• Idealerweise Erfahrung im Automotive-Umfeld (Vorentwicklung/Seriennahe Entwicklung)
• Sehr gute Deutsch- und gute Englischkenntnisse

Zusätzliche Informationen :

• Werteorientierte Arbeitskultur - Wir sind bodenständig wertschätzend begeisternd und innovativ
• Attraktive Vertragsbedingungen -  Mindestens 30 Urlaubstage und eine außertarifliche Vergütung für Leistung die sich lohnt
• Hohe Flexibilität - Vertrauensarbeitszeit mit viel persönlichem Spielraum sowie Angebote zum mobilen Arbeiten
• Persönliche Weiterentwicklung - Individuelle Einarbeitung umfangreiche Qualifizierungsangebote und Karriereperspektiven für eine langfristige Zusammenarbeit auch international
• Spannende Extras - Moderne Betriebsrestaurants betriebliche Altersvorsorge Bike-Leasing und zahlreiche Corporate Benefits
• Gelebte Nachhaltigkeit - Verantwortungsvoller Umgang mit Ressourcen und Entwicklung effizienter Lösungen für Antriebstechnik E-Mobilität Ladetechnik und Photovoltaik

Weitere Informationen zu diesem Stellenangebot gibt Ihnen gerne André Kohlschütter unter. Wir freuen uns über Ihr Interesse und auf Ihre Bewerbung.

Remote Work :

No

Employment Type :

Full-time