Senior Applied AI / ML Data Engineer (f/m/x)

Sind Sie bereit für die Zukunft? Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen stehen an der Spitze, wenn es darum geht, die nächste Generation der Mobilität in Bereichen wie automatisiertes Fahren zu gestalten. Es bedarf echter intellektueller Führung und Expertise, um die Trends und Technologien im Bereich KI zu identifizieren und zu nutzen, die die Art und Weise, wie Menschen reisen, nachhaltig verändern werden. Unser Kunde ist ein internationales Team von Experten, das die Zukunft der intelligenten Mobilität gestaltet, indem es datenschutzorientierte Daten- und Modelllösungen für die nächsten Edge-AI-Produkte entwickelt. Gemeinsam ermöglichen wir schnelle Iterationen und Innovationen für den intelligenten persönlichen Assistenten. Was erwartet Sie? Sie entwerfen Datenpipelines für die Aufnahme, Kuratierung, Pseudonymisierung und Versionierung. Darüber hinaus implementieren Sie reproduzierbare Trainings- und Feinabstimmungsbuilds für GenAI-Edge-Gerätemodelle. Sie richten Experimentverfolgung und Artefaktregister für Modellvarianten ein. Zusätzlich erstellen Sie Evaluationssuiten, die relevante KPIs wie Latenz, Speicher, Halluzinationen, Sicherheit und Risiken abdecken. Sie optimieren den Datensatzaufbau für kleine LLMs, einschließlich Anweisungstuning, Präferenzdaten und synthetischen Daten mit Kontrollen. Sie bauen und betreiben die Datenpipelines und stellen dem Team Selbstbedienungswerkzeuge zur Verfügung. Diese Position bietet Ihnen die Möglichkeit, an herausfordernden Projekten zu arbeiten, die die Mobilität von morgen mitgestalten. Es erwartet Sie ein dynamisches Arbeitsumfeld mit vielfältigen Entwicklungsmöglichkeiten.

Der ideale Kandidat bringt einen Hochschulabschluss in Informatik, Ingenieurwesen oder einem verwandten Bereich mit. Sie verfügen über mehrere Jahre Erfahrung im Bereich Machine Learning Engineering mit Python (PyTorch) und haben starke Softwaregrundlagen in den Bereichen Testing, Profiling und CI/CD. Praktische Kenntnisse in der Evaluierung im großen Maßstab, einschließlich Goldstandards, Online-Metriken, Drift-Erkennung und Regressionstests sind erforderlich. Erfahrung mit A/B-Experimentierung, Grundlagen der kausalen Inferenz und datenschutzfreundlichen Lernmustern sind von Vorteil. Sie sind motiviert, Kundenprobleme zu verstehen und innovative Lösungen mit den verfügbaren Technologien zu finden. Sie arbeiten gerne an komplexen Problemen in einem internationalen Inhouse-Team von Experten. Fließende Englischkenntnisse sind Voraussetzung; Deutschkenntnisse sind von Vorteil. Wir suchen eine engagierte Persönlichkeit, die bereit ist, sich in einem dynamischen Umfeld weiterzuentwickeln.