Senior ML Engineer - Next-Generation Autonomous Driving (f/m/x)

Unser Kunde ist ein führendes Unternehmen in der Automobilindustrie und sucht am Standort München einen erfahrenen Senior ML Engineer für die Entwicklung von Lösungen im Bereich autonomes Fahren. In dieser Rolle sind Sie verantwortlich für die Gestaltung und Entwicklung von modernen Architekturen, die sich an der Schnittstelle von multimodaler Wahrnehmung, Grundmodellen, Verhaltenslernen und End-to-End-autonomem Fahren bewegen. Sie werden Produktionsreife Machine-Learning-Lösungen auf Basis eines der größten realen Fahrdatensätze der Branche entwickeln, die Millionen von Fahrzeugen weltweit antreiben. Ihre Aufgaben umfassen die Durchführung von Trainings- und Evaluationszyklen auf großflächigen Datensätzen, angefangen bei der Datenkurierung und dem Lernen von Repräsentationen bis hin zur Fehlerdiagnose und Modelloptimierung. Darüber hinaus treiben Sie die Integration von Backbone- und Grundmodellen in das autonome Fahrwahrnehmungs- und Planungssystem voran und stellen die Robustheit in verschiedenen Märkten und Betriebsszenarien sicher. Sie evaluieren und verbessern moderne Methoden im Bereich des selbstüberwachten Lernens, der multimodalen Fusion und der End-to-End-Architekturen für den Einsatz in der realen Welt. Ihre Beiträge erstrecken sich über den gesamten Entwicklungslebenszyklus, von der frühen Forschung bis hin zur Serienfreigabe, mit direktem Einfluss auf Kunden weltweit.

Der ideale Kandidat verfügt über ein abgeschlossenes Studium in Informatik, Data Science, Machine Learning, Mathematik, Physik oder vergleichbaren Qualifikationen. Sie bringen mehrere Jahre praktische Erfahrung in der Entwicklung von Machine-Learning-Modellen für Wahrnehmungssysteme im autonomen Fahren oder vergleichbaren Vision-Systemen mit, idealerweise in einem industriellen Umfeld. Sie haben fundierte Kenntnisse über aktuelle Ansätze in der Wahrnehmung des autonomen Fahrens, End-to-End-Architekturen und Grundmodell- oder Backbone-Architekturen. Nachweisliche Erfahrung in der Produktion mit Machine-Learning-Frameworks wie PyTorch oder TensorFlow, einschließlich des Trainings auf großflächigen Datensätzen sowie Programmierkenntnisse in Python oder C++. Sie haben Verantwortung in einem ausgereiften AD/ADAS-, Robotik- oder großflächigen Autonomiestack übernommen, mit messbarem Einfluss auf die Lieferung. Tiefgehende Expertise in der Entwicklung großflächiger Modelle, einschließlich Training, Evaluierung, Fehleranalyse und Optimierung in verschiedenen Betriebsdesign-Domänen und Märkten; Erfahrung in sicherheitskritischen oder regulierten Umgebungen ist von Vorteil. Ein visionäres Denken mit der Fähigkeit, Trends vorherzusehen, Konventionen in Frage zu stellen und architektonische Entscheidungen für Systeme des nächsten Generation des autonomen Fahrens zu treffen, rundet Ihr Profil ab.