(Senior) KI-Entwickler (m/w/d)

mposition GmbH & Co. KG; Chemnitz; Hybrid; EUR 70,000 - 110,000; Full time

Benefits offered by this job

30 Tage Jahresurlaub

Vermögenswirksame Leistungen

Zuschuss zur Altersvorsorge

Bonusregelung

Bezuschusstes Mittagessen

E‑Ladesäulen

Kita-Zuschuss

Weiterbildungsmöglichkeiten

Gesundheitsprogramm

Mitarbeiterevents

Unternehmensleistungen

Job summary

mposition GmbH & Co. KG sucht am Standort Chemnitz einen Senior KI-Entwickler (m/w/d) mit Fokus Embedded-Software für Fahrassistenzsysteme.

Aufgaben umfassen Konfiguration und Integration von Embedded-Software, Entwicklung von Deep-Learning-Modellen für ADAS-Funktionen und Auswahl von Architekturen wie CNN, Transformer oder BEV. Sie trainieren Modelle auf GPU-Clustern und in der Azure-Cloud, optimieren Laufzeit, Speicher und Robustheit, arbeiten eng mit Funktionsentwicklern, Software-Architekten

Qualifications

• Abgeschlossenes Ingenieursstudium der Technischen Informatik/Elektrotechnik/Embedded Systems oder vergleichbar.
• Sehr gute Python-Kenntnisse; sicherer Umgang mit Keras, TensorFlow, PyTorch und JAX.
• Tiefe Erfahrung mit CNN, RNN, Transformer, GAN und BEV; Training auf GPU-Systemen.

Responsibilities

• Konfiguration und Integration von Embedded-Software für Fahrassistenzsysteme.
• Entwicklung und Anpassung von Deep-Learning-Modellen für ADAS-Funktionen.
• Training, Optimierung und Qualitätsbewertungen der Modelle; Abstimmung mit Cloud-Teams.

Skills

Python

Keras

TensorFlow

PyTorch

JAX

CNN

RNN

Transformer

GAN

BEV

GPU Training

Azure

Git

Code Reviews

Education

Ingenieursstudium Technische Informatik/Elektrotechnik/Embedded Systems

Tools

Docker

GPU-Cluster

Azure Cloud

Python IDEs

Job description

Für ein innovatives Softwareunternehmen mit Schwerpunkt auf Fahrerassistenzsystemen, Navigation und automatisiertem Fahren suchen wir einen (Senior) KI-Entwickler (m/w/d) für den Standort Chemnitz.

• Konfiguration und Integration von Embedded-Software für Fahrassistenzsysteme
• Entwickeln und Anpassen von z. B. Deep‑Learning‑Modellen für ADAS‑Funktionen auf Basis von Fahrzeug‑Sensordaten
• Auswählen geeigneter Netzwerkarchitekturen wie CNN, RNN, Transformer, GAN oder BEV
• Trainieren und Optimieren der Modelle auf einem GPU‑Cluster sowie in der Azure Cloud
• Durchführen von Performance‑Analysen, Hyperparameter‑Tuning und Qualitätsbewertungen
• Optimieren der Netze für den Einsatz auf Fahrzeug‑Steuergeräten hinsichtlich Laufzeit, Speicher und Robustheit
• Enge Abstimmung mit Funktionsentwicklern, Software‑Architekten und Cloud‑Teams entlang der gesamten ADAS‑Datenkette
• Weitergeben von KI‑Know‑how an Kolleginnen und Kollegen durch Coaching, Reviews und interne Schulungen
• Gleitzeit und Homeoffice-Option
• Jährliche Zielvereinbarungen sowie unterjährige Reviewgespräche
• 30 Tage Jahresurlaub
• Vermögenswirksame Leistungen & Zuschuss zur Altersvorsorge
• Erfolgsbeteiligung durch Bonusregelung
• Bezuschusstes Mittagessen
• E‑Ladesäulen & Kita‑Zuschuss
• Vielfältige Weiterbildungsmöglichkeiten und Entwicklungsperspektiven
• Gesundheitsprogramm und Mitarbeiterevents
• Unternehmensleistungen
• Abgeschlossenes Ingenieursstudium der Technischen Informatik/Elektrotechnik/Embedded Systems oder einer vergleichbaren Fachrichtung
• Sehr gute Kenntnisse in Python
• sicherer Umgang mit Keras, TensorFlow, PyTorch und JAX
• Tiefe Erfahrung mit modernen Netzwerkarchitekturen wie CNN, RNN, Transformer, GAN und BEV#Fundiertes Verständnis von Trainings‑ und Optimierungsverfahren, insbesondere SGD‑Varianten und adaptive Optimizer
• Erfahrung im Training von Deep‑Learning‑Modellen auf GPU‑Systemen sowie im Multi‑GPU‑Umfeld
• Praxis im Einsatz von Azure für Training, Datenmanagement und Experiment‑Verwaltung
• Souveräner Umgang mit Git, Code‑Reviews, Tests und sauberem Software‑Engineering
• Fähigkeit, KI‑Know‑how klar zu vermitteln und Kolleginnen und Kollegen fachlich zu unterstützen
• Strukturierte Arbeitsweise
• Gute Deutsch‑ und Englischkenntnisse in Wort und Schrift

Wünschenswert:

• Erfahrung in der Optimierung von Modellen für Embedded‑Plattformen und Steuergeräte, inklusive Quantisierung und Modellkompression
• Erfahrung im Automotive‑ oder ADAS‑Umfeld
• Kenntnisse relevanter Standards wie ISO26262, SOTIF oder Automotive SPICE
• Erfahrung mit MLOps‑Konzepten wie reproduzierbaren Trainingspipelines oder Modellversionierung
• Praxis im Umgang mit Docker oder GPU‑Cluster‑Scheduling Erfahrung in Data‑Engineering‑Themen wie Datenqualität oder Aufbau von Datenpipelines

Unser Auftraggeber ist ein etabliertes Softwareunternehmen mit langjähriger Expertise in den Bereichen Fahrerassistenzsysteme, Navigation und automatisiertes Fahren. Als Teil eines führenden internationalen Automobilkonzerns entwickelt das Unternehmen innovative Softwarelösungen und komplexe Algorithmen für die Mobilität der Zukunft.

Mit modernen Entwicklungsmethoden und einem hohen Qualitätsanspruch arbeitet das Unternehmen an anspruchsvollen Technologien in den Bereichen Datenfusion, intelligente Assistenzsysteme und autonomes Fahren. Ein dynamisches Team aus erfahrenen Softwareexperten treibt dabei zukunftsweisende Projekte in einem innovativen und technologieorientierten Umfeld voran.

Als zuverlässiger Entwicklungspartner leistet unser Auftraggeber einen wichtigen Beitrag zur Weiterentwicklung moderner Mobilitätslösungen und gestaltet die Zukunft des automatisierten Fahrens aktiv mit.

Unser Anspruch: Transparenz beim Gehalt

Wir möchten, dass unsere Kandidatinnen und Kandidaten von Anfang an wissen, woran sie sind. Deshalb gehen wir auch mit dem Thema Vergütung offen und fair um.

Für jede Position gibt es einen vorgesehenen Gehaltsrahmen. Wenn Sie diesen bereits vor Ihrer Bewerbung oder zu Beginn des Auswahlprozesses erfahren möchten, sprechen Sie uns einfach an. Wir informieren Sie transparent über den für die Position vorgesehenen Gehaltsrahmen, damit Sie frühzeitig entscheiden können, ob die Position Ihren Vorstellungen entspricht.