Machine Learning Innovation Engineer (m/w/d)

Remotely; Unterschleißheim; On-site; EUR 90,000 - 130,000; Full time

Benefits offered by this job

Hybrid-Arbeit

Unterschleißheim Büro

Job summary

ARRK Engineering sucht einen Machine Learning Innovation Engineer für Automatisiertes Fahren in Bayern. Sie entwickeln ML-/KI-Lösungen basierend auf Sensor-, Fahrzeug- und Flottendaten, validieren und optimieren diese entlang des ML-Lebenszyklus – von Datenaufbereitung bis Deployment.

Sie bringen Expertenwissen in ML, Deep Learning, Computer Vision und Generative AI ein, übernehmen technische Verantwortung und fördern KI-Kompetenzen im Team.

Qualifications

• Abgeschlossenes Studium in Informatik, KI, Data Science, Robotik, Mathematik oder Physik; Promotion wünschenswert.
• Mehrjährige Erfahrung in ML/DL, idealerweise in Projekten.
• Fundierte Kenntnisse in Computer Vision (Detektion, Segmentierung, Tracking, ViT).
• Know-how Generative AI (LLMs, Vision-Language, RAG, Embeddings).
• Edge AI und Model Optimization (Quantization, Pruning, ONNX, CUDA/TensorRT).
• MLOps/Deployment (Docker, Kubernetes, MLflow, CI/CD).
• Azure/AWS sowie On-Prem und Hybrid-Infrastruktur.
• Sehr gute Python, PyTorch/TensorFlow, OpenCV Kenntnisse.
• Gutes Software-Engineering mit Git, Linux, Testing; C++.
• Deutsch & Englisch fließend.

Responsibilities

• Konzeption und Entwicklung von ML-/DL-Lösungen in Edge AI und Generative AI.
• Verantwortung für ML-Lifecycle – Analyse bis Deployment.
• Überführung von Prototypen zu produktionsreifen Lösungen.
• Deployment von AI-Lösungen für Cloud, On-Prem und Edge.
• Auswahl geeigneter Modelle, Architekturen und Technologien.
• Identifikation technologischer Potenziale und Initiierung von Innovationsthemen.
• Beobachtung aktueller Entwicklungen und Anwendung auf Use Cases.
• Mitgestaltung der technologischen Ausrichtung und Wissensaustausch.
• Mentoring im Team und Weitergabe von Best Practices.
• Hybrides Arbeiten im Home Office oder Büro in Unterschleißheim.

Skills

Machine Learning

Deep Learning

Computer Vision

Generative AI

Edge AI

MLOps

Python

PyTorch

Docker

Kubernetes

Education

Informatik KI Abschluss

Promotion erwünscht

Tools

Docker

Kubernetes

MLflow

CUDA/TensorRT

Job description

Machine Learning Innovation Engineer Automatisiertes Fahren (m/w/d)

WAS SIE ERWARTET

Sie nutzen Sensor-, Fahrzeug- und Flottendaten, um ML-/KI-Lösungen für automatisiertes Fahren zu entwickeln, validieren und zu optimieren. In einer fachverantwortlichen Rolle konzipieren, entwickeln und verbessern Sie datengetriebene Software entlang des ML-Lebenszyklus – von Datenaufbereitung über Training, Evaluation und Deployment bis zum Betrieb auf Edge, Cloud und On-Premise. Sie bringen Expertenwissen in ML, Deep Learning, Computer Vision und Generative AI ein, bewerten neue Technologien und übertragen diese in robuste, skalierbare Lösungen. Durch Ihre Expertise, Eigenverantwortung und Mentoring stärken Sie KI-Kompetenzen im Team und tragen zum Erfolg strategischer Entwicklungsprojekte bei.

IHRE AUFGABEN

• Konzeption und Entwicklung anspruchsvoller Lösungen in den Bereichen Machine Learning, Deep Learning, Computer Vision, Edge AI und Generative AI
• Technische Verantwortung entlang des gesamten ML Lifecycles – von der Analyse und Konzeption über Training und Evaluation bis hin zu Deployment und Betrieb
• Überführung von Research-, Prototyping- und PoC-Ansätzen in robuste, skalierbare und produktions- bzw. serienfähige Lösungen
• Entwicklung, Optimierung und Deployment von AI-Lösungen für Cloud-, On-Premise- und Edge-Plattformen
• Analyse komplexer technischer Problemstellungen sowie Auswahl und Bewertung geeigneter Modelle, Architekturen, Technologien und Lösungsansätze
• Eigenständiges Identifizieren neuer technologischer Potenziale sowie Initiieren und aktives Vorantreiben neuer AI-, Research- und Innovationsthemen
• Beobachtung und Bewertung aktueller Entwicklungen aus Forschung und Industrie sowie Übertragung relevanter Ansätze auf konkrete Anwendungsfälle
• Aktive Mitgestaltung unserer technologischen Ausrichtung und Entwicklung neuer Use Cases gemeinsam mit unseren Teams und Kunden
• Fachliche Begleitung und Mentoring innerhalb des Teams sowie aktive Weitergabe von Wissen und Best Practices.
• Hybrides Arbeiten im Home Office oder unserem Büro am Standort Unterschleißheim möglich

IHR PROFIL

• Erfolgreich abgeschlossenes Studium der Informatik, Künstlichen Intelligenz, Data Science, Robotik, Mathematik, Physik oder einer vergleichbaren Fachrichtung, Promotion erwünscht
• Mehrjährige Erfahrung in Machine Learning und Deep Learning, idealerweise in produktiven Projekten
• Fundierte Kenntnisse in Computer Vision, z. B. Object Detection, Segmentation, Tracking, Vision Transformer und multimodale Modelle
• Know how der Generative AI, z. B. LLMs, Vision-Language Models, RAG, Embeddings und Fine-Tuning
• Erfahrung mit Edge AI und Model Optimization, z. B. Quantization, Pruning, ONNX, CUDA/TensorRT oder vergleichbaren Technologien
• Kenntnisse der MLOps und Deployment, z. B. Docker, Kubernetes, MLflow und CI/CD
• Azure oder AWS sowie On-Premise- und hybrides Infrastrukturen Wissen
• Sehr gute Python, PyTorch/TensorFlow und OpenCV Kenntnisse
• Sehr gutes Software-Engineering Know how mit Git, Linux und Testing; C++
• Idealerweise Erfahrung im wissenschaftlichen Arbeiten belegt durch Publikationen, Patente, Open-Source-Beiträge oder vergleichbare Forschungsaktivitäten
• Starkes analytisches und strukturiertes Denkvermögen sowie die Fähigkeit, komplexe Problemstellungen eigenständig zu durchdringen und geeignete Lösungen abzuleiten
• Hohe Eigenverantwortung und Gestaltungswille – Erkennung von Potenzialen, Ableitung und Entwicklung von Ideen und aktives Vorantreiben deren Umsetzung
• Fähigkeit, komplexe technische Zusammenhänge einfach, verständlich und mit Begeisterung zu vermitteln
• Erste Erfahrungen in der fachlichen Betreuung von Projekten und/oder Teams
• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse

KONTAKT

Petra Wichmann

[e-mail]

• 49 (0)89 / 31857-0
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