Lead AI / Machine Learning Engineer (m/w/d) - Automotive
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About the role
Über das Unternehmen
Unser Kunde, ein innovatives Unternehmen in der Automobilindustrie, sucht einen erfahrenen und visionären Lead AI / Machine Learning Engineer (m/w/d) für die Entwicklung zukunftsweisender Mobilitätslösungen. Diese Position ist vollständig als Remote-Position konzipiert, was Ihnen die Flexibilität bietet, von Ihrem Wohnort aus zu arbeiten. Sie werden die treibende Kraft hinter unseren KI-Initiativen im Bereich autonomes Fahren, Fahrerassistenzsysteme oder vernetzte Fahrzeugtechnologie sein. Ihre Hauptaufgabe wird es sein, Spitzentechnologie zu entwickeln, Teams zu führen und die KI-Strategie des Unternehmens maßgeblich mitzugestalten.
Hauptverantwortlichkeiten
- Leitung und Mentoring eines Teams von KI- und Machine Learning-Ingenieuren.
- Entwicklung und Implementierung von Machine Learning Modellen für anspruchsvolle Anwendungen im Automobilsektor (z.B. Objekterkennung, Prädiktive Analysen, Reinforcement Learning für Fahrszenarien).
- Design, Training und Validierung von Deep Learning Architekturen unter Verwendung von relevanten Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch.
- Arbeit mit großen, heterogenen Datensätzen (z.B. Sensorik-Daten, Fahrdaten) und Sicherstellung der Datenqualität und -aufbereitung.
- Definition und Überwachung von Metriken zur Bewertung der Modellperformance und Systemeffizienz.
- Zusammenarbeit mit Fachexperten aus den Bereichen Fahrzeugtechnik, Sensorik und Softwareentwicklung.
- Entwicklung von Strategien zur Operationalisierung von ML-Modellen (MLOps) für den Serieneinsatz in Fahrzeugen.
- Identifizierung und Bewertung neuer KI-Technologien und Methoden für den Einsatz in der Automobilbranche.
- Erstellung technischer Spezifikationen und Dokumentationen.
- Präsentation von technischen Konzepten und Ergebnissen vor internen und externen Stakeholdern.
- Sicherstellung der Einhaltung von Qualitätsstandards und regulatorischen Anforderungen im Automotive-Umfeld.
- Beitrag zur strategischen Ausrichtung der KI-Roadmap des Unternehmens.
- Kontinuierliche Verbesserung und Optimierung bestehender KI-Systeme.
- Implementierung von Simulationsumgebungen für das Training und Testen von KI-Modellen.
- Förderung einer Kultur der Innovation und des Wissensaustauschs im Team.
Ihr Profil
- Abgeschlossenes Masterstudium oder Promotion in Informatik, Elektrotechnik, künstlicher Intelligenz oder einem verwandten quantitativen Fachgebiet.
- Mehrjährige einschlägige Berufserfahrung im Bereich Machine Learning und Deep Learning, idealerweise mit Fokus auf Anwendungen im Automotive-Sektor.
- Nachweisliche Erfahrung in der Entwicklung und Bereitstellung von ML-Modellen in produktiven Umgebungen.
- Sehr gute Kenntnisse in Python und relevanten ML-Bibliotheken (TensorFlow, PyTorch, Keras, Scikit-learn).
- Erfahrung mit großen Datensätzen, Datenverarbeitung und Feature Engineering.
- Fundiertes Verständnis von Algorithmen und Datenstrukturen.
- Kenntnisse im Bereich Computer Vision, Sensorfusion oder Reinforcement Learning sind von großem Vorteil.
- Erfahrung mit Automotive-spezifischen Herausforderungen und Datenformaten (z.B. ROS, AUTOSAR).
- Ausgeprägte analytische und Problemlösungsfähigkeiten.
- Starke Führungsqualitäten und die Fähigkeit, technische Teams zu leiten und zu motivieren.
- Exzellente Kommunikationsfähigkeiten in Deutsch und Englisch.
- Bereitschaft, sich kontinuierlich über die neuesten Entwicklungen im Bereich KI und Automobiltechnologie auf dem Laufenden zu halten.
Wir bieten
- Einmalige Chance, die Zukunft der Mobilität aktiv mitzugestalten und in einem technologisch führenden Umfeld zu arbeiten.
- Flexibles Arbeitsmodell (Remote-Position).
- Spannende Projekte, die Sie herausfordern und fördern.
Requirements
- Abgeschlossenes Masterstudium oder Promotion in Informatik, Elektrotechnik, künstlicher Intelligenz oder einem verwandten quantitativen Fachgebiet.
- Mehrjährige einschlägige Berufserfahrung im Bereich Machine Learning und Deep Learning, idealerweise mit Fokus auf Anwendungen im Automotive-Sektor.
- Nachweisliche Erfahrung in der Entwicklung und Bereitstellung von ML-Modellen in produktiven Umgebungen.
- Sehr gute Kenntnisse in Python und relevanten ML-Bibliotheken (TensorFlow, PyTorch, Keras, Scikit-learn).
- Erfahrung mit großen Datensätzen, Datenverarbeitung und Feature Engineering.
- Fundiertes Verständnis von Algorithmen und Datenstrukturen.
- Kenntnisse im Bereich Computer Vision, Sensorfusion oder Reinforcement Learning sind von großem Vorteil.
- Erfahrung mit Automotive-spezifischen Herausforderungen und Datenformaten (z.B. ROS, AUTOSAR).
- Ausgeprägte analytische und Problemlösungsfähigkeiten.
- Starke Führungsqualitäten und die Fähigkeit, technische Teams zu leiten und zu motivieren.
- Exzellente Kommunikationsfähigkeiten in Deutsch und Englisch.
- Bereitschaft, sich kontinuierlich über die neuesten Entwicklungen im Bereich KI und Automobiltechnologie auf dem Laufenden zu halten.
Responsibilities
- Leitung und Mentoring eines Teams von KI- und Machine Learning-Ingenieuren.
- Entwicklung und Implementierung von Machine Learning Modellen für anspruchsvolle Anwendungen im Automobilsektor (z.B. Objekterkennung, Prädiktive Analysen, Reinforcement Learning für Fahrszenarien).
- Design, Training und Validierung von Deep Learning Architekturen unter Verwendung von relevanten Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch.
- Arbeit mit großen, heterogenen Datensätzen (z.B. Sensorik-Daten, Fahrdaten) und Sicherstellung der Datenqualität und -aufbereitung.
- Definition und Überwachung von Metriken zur Bewertung der Modellperformance und Systemeffizienz.
- Zusammenarbeit mit Fachexperten aus den Bereichen Fahrzeugtechnik, Sensorik und Softwareentwicklung.
- Entwicklung von Strategien zur Operationalisierung von ML-Modellen (MLOps) für den Serieneinsatz in Fahrzeugen.
- Identifizierung und Bewertung neuer KI-Technologien und Methoden für den Einsatz in der Automobilbranche.
- Erstellung technischer Spezifikationen und Dokumentationen.
- Präsentation von technischen Konzepten und Ergebnissen vor internen und externen Stakeholdern.
- Sicherstellung der Einhaltung von Qualitätsstandards und regulatorischen Anforderungen im Automotive-Umfeld.
- Beitrag zur strategischen Ausrichtung der KI-Roadmap des Unternehmens.
- Kontinuierliche Verbesserung und Optimierung bestehender KI-Systeme.
- Implementierung von Simulationsumgebungen für das Training und Testen von KI-Modellen.
- Förderung einer Kultur der Innovation und des Wissensaustauschs im Team.
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