EffiCon GmbH & Co. KG

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 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