Machine Learning Research Engineer (m/w/d)

Aufgaben

• Entwicklung angewandter KI-Modelle für Echtzeit-Wahrnehmung, Klassifikation und situationsbezogenes Verständnis
• Arbeit mit multimodalen Daten
• Aufbau skalierbarer, latenzarmer Inferenz-Pipelines für Edge- und hybride Umgebungen (Onboard + Offline)
• Konzeption und Evaluierung Kl-gestützter Entscheidungsunterstützungssysteme (regelbasiert, ML-basiert oder hybride Ansätze, einschließlich Reinforcement Learning
• Zusammenarbeit mit Software-, Plattform- und Integrationsteams zur Implementierung auf realer Hardware
• Ständiger Fokus auf Robustheit, Erklärbarkeit und Sicherheit

Profil

• Abgeschlossenes Master- oder Promotionsstudium in Informatik oder in einem eng verwandten Fachgebiet (z. B. Machine Learning, Signalverarbeitung) mit sehr guten Noten
• Fundierte Kenntnisse im Bereich Machine Learning (Deep Learning, Statistisches Lernen, Representation Learning, Reinforcement Learning)
• Praxiserfahrung in der Klassifikation von Sensordaten, Signalverarbeitung oder Computer Vision
• Sicherer Umgang mit Python, PyTorch ä.
• Hoher Anspruch an Software-Engineering-Standards (Cl/CD, Testing, Modularität)
• Sehr gute Englisch- und Deutschkenntnisse in Wort und Schrift

Wünschenswert

• Erfahrung im Aufbau latenzsensitiver ML-Pipelines sowie in Modellkompression oder -Optimierung
• Vertiefte Kenntnisse in Entscheidungsunterstützungssystemen und/oder Reinforcement Learning
• Hintergrundwissen in den Bereichen KI-Robustheit und lnterpretierbarkeit

Das bieten wir

Für uns ist es selbstverständlich, Ihnen optimale Rahmenbedingungen zu bieten. Dazu gehören unter anderem:

• Einen ausgeprägten Teamspirit.
• Ein spannendes, vielfältiges und innovatives Arbeitsumfeld und eine angenehme Arbeitsatmosphäre mit offener Unternehmenskultur und flachen Hierarchien.
• Hybrides Arbeiten im Büro in München und mobil (z.B. im Home-Office).

Sowie diverse Benefits: https://www.thyssenkrupp-transrapid.com/de/karriere/arbeiten-bei-uns

Unternehmen

Wir entwickeln KI-Systeme der nächsten Generation, die auch in anspruchsvollsten Umgebungen zuverlässig arbeiten - selbst bei begrenzter Rechenleistung, eingeschränkter Konnektivität und höchsten Anforderungen an Stabilität.

Bei uns wirst Du direkt an der Schnittstelle von Machine Learning und Embedded Systems arbeiten. Du entwickelst KI-Module, die Sensordaten in Echtzeit erfassen, interpretieren und daraus Entscheidungen ableiten - direkt auf Edge-Plattformen, nah am Geschehen.

Diese Position ist ideal für Kandidaten, die mehr wollen als reine Modellprototypen - und die bereit sind, die vollständige Verantwortung für die Entwicklung leistungsstarker, Kl-gestützter Entscheidungssysteme zu übernehmen

Kontakt

thyssenkrupp Transrapid GmbH

TechCenter Control Technology

Kirsten Harling

[email protected]

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