Edge AI Engineer — Flexible Hours & Remote Work + Growth

IMT AG; Buchs (SG); Vor Ort; CHF 110.000 - 150.000; Vollzeit

Benefits dieser Stelle

Flexible Arbeitszeiten

Erweitertes Ferienangebot

Home-Office Möglichkeiten

Ergonomische Arbeitsplätze

Weiterbildungsmöglichkeiten

Gute ÖV-Anbindung

Zusammenfassung

IMT AG sucht einen erfahrenen ML-Ingenieur zur Entwicklung und dem produktiven Einsatz von ML-Modellen. Sie gestalten eigenverantwortlich Lösungen, wählen passende Algorithmen und Architektur, bauen die Datenbasis auf und optimieren Deployment, Laufzeit, Speicherbedarf sowie Energieeffizienz.

Sie arbeiten an ML-/MLOps-Infrastruktur, Daten- und Modellversionierung, Experiment-Tracking und automatisierten Pipelines. Zusätzlich sind abteilungsübergreifende Arbeiten im Hardware- bzw.

Qualifikationen

• Mehrjährige Berufserfahrung in der Entwicklung und dem produktiven Einsatz von ML-Modellen.
• Sehr gute Python-Kenntnisse sowie Erfahrung mit PyTorch oder TensorFlow.
• Gutes technisches Verständnis, insbesondere im Umgang mit Hardware und Messdaten.

Aufgaben

• Entwicklung von ML-Modellen von der Idee bis zum produktiven Einsatz.
• Eigene Gestaltung der technischen Lösungen durch Auswahl geeigneter Algorithmen, Modellarchitekturen und Technologien.
• Aufbau der erforderlichen Datenbasis durch Versuchsplanung, Datenbeschaffung, Analyse und Aufbereitung.
• Deployment der Modelle auf die Zielhardware mit Fokus auf Laufzeit, Speicherbedarf und Energieeffizienz.
• Mitgestaltung der ML-/MLOps-Infrastruktur, einschließlich Daten- und Modellversionierung, Experiment-Tracking sowie automatisierter Pipelines.
• Projektabhängige Mitarbeit an Software-Engineering-Aufgaben, z. B. Hardware-Entwicklung oder Backend-/Applikationssoftware

Kenntnisse

ML-Modellentwicklung

Python-Programmierung

Interdisziplinäre Zusammenarbeit

Ausbildung

Master/Bachelor in Informatik/Robotik/Data Science/Mathematik/Physik oder vergleichbar

Tools

PyTorch

TensorFlow

C++

C#

Jobbeschreibung

IMT AG sucht einen erfahrenen ML-Ingenieur zur Entwicklung und dem produktiven Einsatz von ML-Modellen. Sie gestalten eigenverantwortlich Lösungen, wählen passende Algorithmen und Architektur, bauen die Datenbasis auf und optimieren Deployment, Laufzeit, Speicherbedarf sowie Energieeffizienz.

Sie arbeiten an ML-/MLOps-Infrastruktur, Daten- und Modellversionierung, Experiment-Tracking und automatisierten Pipelines. Zusätzlich sind abteilungsübergreifende Arbeiten im Hardware- bzw.