Senior Embedded AI Developer (f/m/x)

Stellenbeschreibung:

Entwicklung und Optimierung von eingebetteten Maschinenlernmodellen für vernetzte Fahrzeuge
Erstellung von skalierbaren, MLOps-getriebenen Optimierungs pipelines
Überwachung der neuesten Forschungsergebnisse in der Maschinenlernforschung und Translation von vielversprechenden Entwicklungen in robuste, skalierte industrielle Anwendungen auf fortschrittlichen Automotive-Hardware
Kollaboration mit Software-, Maschinenlern- und Halbleiter-Spezialisten zur Weiterentwicklung von Hardware/Sofware-Co-Design, um sicherzustellen, dass die Funktionstreuheit, Sicherheit und deterministische Echtzeitverhalten gewährleistet sind
Anwendung von state-of-the-art-Kompressionsmethoden (Quantisierung, Pruning, Distillation, Sparsität) zur Unterstützung von hochleistungsfähigen AI unter strengen Echtzeit-, Energie- und Hardware-Beschränkungen
Optimierung von AI-Modellen für eingebettete Plattformen, Fahren von Leistungsanalyse und Benchmarking sowie Laufzeit, Rechenleistung und Speicherplatzeffizienz auf nächsten-Generation-Edge-Hardware
Verantwortung für den gesamten Lebenszyklus von Maschinenlernmodellen – von der ersten Konzeption und Experimentation bis hin zur zuverlässigen Bereitstellung auf Produktionsreife Automotive-Systemen

Universitätsabschluss in Elektrotechnik, Informatik, Datenwissenschaft, Künstliche Intelligenz, Mathematik, Physik oder einer vergleichbaren Qualifikation
Umfangreiche Berufserfahrung in der Entwicklung, Implementierung und Betriebsführung von AI/ML-Modellen in einem industriellen oder kommerziellen Umfeld
Starke Expertise in eingebetteter AI, insbesondere in neuronalen Netzwerken, Quantisierung, Hardware- und Quantisierungsbewusstseinstraining sowie Bereitstellung und Cross-Plattform-Portabilität
In-Depth-Expertenwissen in Hardware/Sofware-Co-Design für ML-Systeme, einschließlich Cross-Layer-Optimierung, Architektur-Suche, Benchmarking und Design von neuronalen Beschleunigern
Belegte Erfolge bei der Übertragung von ML-Modellen von der Forschungs- oder Prototypenphase in produktive, werteschaffende Anwendungen auf eingebettete Ziele
Umfassende Expertise in modernen Maschinenlernmethoden, einschließlich tiefer Lernverfahren, multimodalen Modellen, End-to-End-Lernen und Transformer-Architekturen, kombiniert mit einer realistischen Auffassung ihrer praktischen Einschränkungen
Sehr gute Englischkenntnisse, sowohl schriftlich als auch mündlich, für die Arbeit in einem internationalen Umfeld; Deutschkenntnisse sind wünschenswert und ein Vorteil

Herausfordernde Projekte, mit denen wir gemeinsam die Mobilität von morgen gestalten
Breite Palette an persönlichen und beruflichen Entwicklungsmöglichkeiten
Attraktive, faire und leistungsbasierte Vergütung
Hoher Grad an Arbeitsplatzsicherheit
Jährliche Sonderzahlungen wie Urlaubsgeld, Weihnachtsgeld und Gewinnbeteiligung
Flexible Arbeitszeiten einschließlich 6 Wochen Urlaub und Überstundenvergütung
Rabatte auf BMW- und MINI-Konditionen
Viele weitere Vorteile auf bmw.jobs/benefits

NOTE / HINWEIS: