Senior Vehicle AI Context Engineer - Semantics & Memory (f/m/x) (München)

Senior Vehicle AI Kontextingenieur - Semantik & Memory (f/m/x) (München) (m/w/d)

Kurzüberblick

• Standort: München
• Arbeitsmodell: Vollzeit
• Anstellungsart: Festanstellung

Aufgaben

• Definition der Kernsemantik und Kontextdatenmodelle für unsere zukünftige agente AI für autonomes Fahren und Echtzeit-Systeme
• Führung der Implementierung von fortgeschrittenen Dateninfrastruktur-Funktionen von der Konzeption bis zum SOP
• Entwicklung eines mehrstufigen Gedächtnis-Konzepts, das Fahrzeugen ermöglicht, im Echtzeit- und Langzeit-Horizont Kontext zu lernen und zu speichern, mit besonderem Fokus auf die Verbindung zu unserem in- Fahrzeug-Sprachassistenten
• Orchestrierung der reibungslosen Integration von ML, GenAI und symbolischen Schlussfolgerungsregeln, um den semantischen Kontext als Gehirn für das Fahrzeug zu curieren und zu fördern
• Entwicklung der übergeordneten Datenmodellstrategie für die Feinabstimmung von SLMs und VLMs für agente Anwendungen im Bereich autonomes Fahren und Echtzeit-Systeme
• Auswahl der Technologie-Stack (in- Fahrzeug und Werkzeugkette) und Erstellung hochwertiger Referenzdatensätze, die unsere AI-Leistung definieren
• Verantwortung für die direkte Einflussnahme auf, wie BMW-Fahrzeuge komplexe, reale Umgebungen wahrnehmen, reasoning und handeln

Anforderungen

• Master-Abschluss oder Promotion in Informatik, AI oder einem verwandten Fach, kombiniert mit dem Sheer Driving Pleasure-Mindset, um zu innovieren
• Mindestens 3 Jahre Erfahrung in der Projektmanagement und Führung von cross-funktionalen Teams hin zu einem gemeinsamen architektonischen Ziel
• Tiefes Wissen in Knowledge-Graph-Technologien, insbesondere SparQL, RDF und GraphQL
• Intime Kenntnisse von Embedded-Systemen und wie physische Signale zu semantischen Bedeutungen gemappt werden können – vorherige Erfahrung im Automotive-Bereich werden geschätzt
• In-Depth-Verständnis von agente AI-Architektur, einschließlich Gedächtnis-Management, Werkzeugnutzung und Multi-Agenten-Orchestrierung
• Solides Verständnis moderner Programmiersprachen wie Rust und Python, mit einem scharfen Verständnis für sowohl eingebettete Einschränkungen als auch hochlevelle AI-Frameworks
• Leidenschaft für Datenqualität und Erfahrung bei der Gestaltung komplexer Informationsflüsse, die moderne ML-Pipelines antrieben

Vorteile

• Challenging Projekte, mit denen wir gemeinsam die Mobilität der Zukunft gestalten
• Weite Palette an persönlichen und beruflichen Entwicklungsmöglichkeiten
• Attraktive, faire und leistungsbasierte Vergütung