Beschreibung
Das solltest du mitbringen:
- Abgeschlossenes Studium in Technischer Informatik, Elektrotechnik, Embedded Systems oder einer vergleichbaren technischen Fachrichtung
- Sehr gute Programmierkenntnisse in Python
- Fundierte Erfahrung mit TensorFlow, PyTorch, Keras und/oder JAX
- Sehr gute Kenntnisse moderner Deep-Learning-Architekturen wie CNN, RNN, Transformer, GAN und BEV
- Sicheres Verständnis von Trainings- und Optimierungsverfahren, einschließlich SGD und adaptiver Optimizer
- Erfahrung im Training von Deep-Learning-Modellen auf GPU-Systemen und im Multi-GPU-Umfeld
- Praxiserfahrung mit Microsoft Azure für Modelltraining, Datenmanagement und Experimentverwaltung
- Sicherer Umgang mit Git, Code Reviews, Testing und Software Engineering
- Fähigkeit, komplexe KI-Themen verständlich zu vermitteln und Kollegen fachlich zu unterstützen
- Strukturierte, analytische und eigenständige Arbeitsweise
- Gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
Das sind deine Aufgaben:
- Entwicklung und Integration von KI- und Machine-Learning-Lösungen für Fahrassistenzsysteme (ADAS)
- Entwicklung und Anpassung von Deep-Learning-Modellen auf Basis von Fahrzeug- und Sensordaten
- Auswahl und Einsatz geeigneter Neuronaler Netzwerkarchitekturen, darunter CNN, RNN, Transformer, GAN und BEV
- Training und Optimierung von Modellen auf GPU-Clustern und in der Azure Cloud
- Durchführung von Performance-Analysen, Hyperparameter-Optimierung und Modellbewertungen
- Optimierung von KI-Modellen für den Einsatz auf Embedded-Systemen und Fahrzeugsteuergeräten hinsichtlich Laufzeit, Speicherbedarf und Robustheit
- Zusammenarbeit mit Funktionsentwicklern, Software-Architekten und Cloud-Teams entlang der gesamten ADAS-Datenkette
