Machine Learning Engineer Automatisiertes Fahren (m/w/d)

• Entwicklung und Implementierung von Machine-Learning-Lösungen für Anwendungen im Bereich Automatisiertes Fahren und Fahrerassistenzsysteme
• Analyse und Verarbeitung multimodaler Sensordaten aus Kamera-, Radar- und LiDAR-Systemen
• Entwicklung, Training und Optimierung von Deep-Learning- und Computer-Vision-Modellen für Perception-, Szenenverständnis- und Vorhersageaufgaben
• Mitarbeit bei der Evaluierung und Integration moderner KI-Technologien wie Foundation Models, Vision-Language Models, Generative AI und Edge AI
• Unterstützung bei der Entwicklung von Sensor-Fusion-, Perception- und Umfeldmodellierungslösungen für automatisierte Fahrfunktionen
• Durchführung von Technologieevaluierungen, Benchmarking sowie Proof-of-Concepts auf Basis aktueller wissenschaftlicher Erkenntnisse und State-of-the-Art-Verfahren
• Zusammenarbeit mit Softwareentwicklern, Systems Engineers und Data Scientists zur Integration von KI-Lösungen in Automotive-Anwendungen
• Kontinuierliche Optimierung und Validierung von Algorithmen hinsichtlich Performance, Robustheit, Skalierbarkeit und Echtzeitfähigkeit
• Aktive Mitgestaltung innovativer KI-Themen und zukünftiger Technologien im Umfeld der autonomen Mobilität
• Unterstützung bei Innovationsprojekten sowie der Überführung neuer Forschungsansätze in praktische Anwendungen und Kundenprojekte
• Hybrides Arbeiten im Home Office oder unserem Büro in Unterschleißheim möglich

• Erfolgreich abgeschlossenes Studium der Informatik, Künstlichen Intelligenz, Data Science, Robotik, Mathematik, Physik oder einer vergleichbaren Fachrichtung
• Erste praktische Erfahrungen im Bereich Machine Learning, Deep Learning, Computer Vision oder KI durch Praktika, Forschungsprojekte, Abschlussarbeiten oder Werkstudententätigkeiten
• Gute Python-Kenntnisse; erste Erfahrungen in C++, Rust oder SQL sind von Vorteil
• Erfahrungen mit AI-Frameworks/Libraries (PyTorch, Hugging Face, TensorFlow, OpenCV, NumPy/Pandas) sind erwünscht
• Grundlegendes Verständnis aktueller KI-Methoden und Architekturen wie Computer Vision, Foundation Models, Vision Transformers, Vision-Language Models, Generative AI oder multimodaler Systeme
• Erste Erfahrungen mit Kamera-, Radar- oder LiDAR-Datenanalyse und -verarbeitung erwünscht
• Linux, Git, Docker; moderne Softwareentwicklungs- und Versionsprozesse
• Idealerweise erste Berührungspunkte mit Cloud-Plattformen (z. B. Azure, AWS), MLOps, Edge AI oder Embedded-AI-Anwendungen
• Interesse an aktuellen Forschungstrends und State-of-the-Art-Technologien im Umfeld Automatisiertes Fahren, Computer Vision und Künstliche Intelligenz
• Ausgeprägtes analytisches Denkvermögen sowie die Fähigkeit, komplexe technische Fragestellungen strukturiert zu bearbeiten
• Hohe Eigeninitiative, Lernbereitschaft und Motivation, Verantwortung zu übernehmen und neue Themen aktiv voranzutreiben
• Kommunikationsstärke, Teamfähigkeit; gute Deutsch- und Englischkenntnisse

IHRE BENEFITS

• Spannende Projekte
• Flexible Zeiteinteilung
• Betriebliche Altersvorsorge
• Mitarbeiter-Events
• Gestaltungsfreiraum Angenehmes Betriebsklima