ML Engineer Embedded

ZF LIFETEC ist einer der weltweit führenden Anbieter von passiven Sicherheitssystemen. Als Simi Automotive, ein globaler Innovationsführer für Motion-Capture-Software und komplette Systeme zur Aufzeichnung und Analyse menschlicher Bewegungen und eine Tochtergesellschaft von ZF LIFETEC, tragen wir mit unserer Erfahrung in kamerabasierten Systemen zur Entwicklung von Lösungen für die Überwachung des Fahrzeuginnenraums und die Sicherheit der Insassen bei. Wir arbeiten an adaptiven Rückhaltesystemen mit unseren Kollegen bei ZF LIFETEC.

Wir suchen einen hochmotivierten und qualifizierten ML Engineer Embedded, der unser KI-Team verstärkt. Als ML Engineer Embedded stellen Sie sicher, dass unsere ML-Lösungen für die Überwachung des Fahrzeuginnenraums auf SoCs in Automobilumgebungen funktionieren. Sie werden mit den Softwareentwicklern und anderen ML-Ingenieuren zusammenarbeiten, um unsere ML-Algorithmen produktionsbereit zu machen.

• Portierung und Integration vision-basierter Deep-Learning-Modelle auf energieeffiziente eingebettete Geräte.
• Zusammenarbeit mit dem ML-Team an Methoden zur Modelloptimierung (Pruning, Quantisierung, Destillation usw.).
• Leistungsprofilierung (Inference-Geschwindigkeit, quantitative Metriken) nach Modelloptimierungen.
• Überprüfung der Machbarkeit der Bereitstellung modernster Deep-Learning-Modelle auf SoC.
• Dokumentation der Kompatibilitätsmatrix von Modell und Hardware.
• Testen der Bereitstellbarkeit von ML-Modellen mithilfe des PC-Simulators des SoC (falls verfügbar).
• Anpassung der Wahrnehmungspipeline (Vor- und Nachverarbeitung) für die SoCs.
• Unterstützung und Feedback für das ML-Team beim Training tiefer neuronaler Netzwerke bereitstellen.
• Implementierung gut strukturierter und dokumentierter Codes für Portierung, Tests und Leistungsbewertungen.

• Master-Abschluss in Informatik oder einem ähnlichen Bereich (Bitte senden Sie Ihr detailliertes Diplom).
• Erfahrung und Kenntnisse mit NN-Modelloptimierungstechniken für eingebettete Hardware, z.B. Quantisierung, Pruning usw.
• Erfahrung mit der Portierung von NN-Modellen auf eingebettete Systeme.
• Erfahrung im Training tiefer neuronaler Netzwerke und deren Bewertung.
• Praktische Erfahrung in Machine-Learning-Projekten.
• Gute Programmierkenntnisse in Python und dessen Paketen, einschließlich ONNX, TF Lite, PyTorch, numpy usw.
• Vertrautheit mit C++.
• Erfahrung mit Unix-basierten Betriebssystemen (Linux usw.).
• Fließendes Englisch.

• Erfahrung mit der Parallelisierung von ML-Modellen in SoCs.
• Deutsch B2 geschätzt.

Wir bieten die Möglichkeit, Verantwortung zu übernehmen und einen Unterschied zu machen, flache Hierarchien und flexible Arbeitszeiten. Neben der Arbeit in unserem neuen, modernen Büro in Unterschleißheim ist es auch möglich, teilweise von zu Hause aus zu arbeiten. Ein hochmotiviertes Team von Softwareentwicklern und Machine-Learning-Experten, das zusammenarbeitet, um das Fahren noch sicherer zu machen, freut sich darauf, Sie kennenzulernen!