Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle Software für autonome Systeme und integriere Radar-Daten in ML-Netzwerke.
- Arbeitgeber: Innovatives Unternehmen im Silicon Valley, das die Zukunft der physischen KI gestaltet.
- Mitarbeitervorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Gesundheitsleistungen und flexible Arbeitszeiten.
- Warum dieser Job: Sei Teil eines dynamischen Teams und gestalte die Zukunft autonomer Fahrzeuge mit.
- Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung in Radar-Sensoren und ML-gestützten Wahrnehmungslösungen.
- Andere Informationen: Exzellente Karrierechancen in einem schnell wachsenden Umfeld.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € pro Jahr.
Applied Intuition, Inc. ist der Motor der Zukunft der physischen KI. Das 2017 gegründete Unternehmen mit einem Wert von 15 Milliarden US-Dollar aus dem Silicon Valley schafft die digitale Infrastruktur, die benötigt wird, um Intelligenz in jede bewegliche Maschine auf dem Planeten zu bringen. Applied Intuition bedient die Automobil-, Verteidigungs-, Lkw-, Bau-, Bergbau- und Agrarindustrie in drei Kernbereichen: Werkzeuge und Infrastruktur, Betriebssysteme und Autonomie. Achtzehn der 20 größten Automobilhersteller weltweit sowie das US-Militär und seine Verbündeten vertrauen auf die Lösungen des Unternehmens, um physische Intelligenz bereitzustellen.
Wir sind ein Bürounternehmen, und unsere Erwartung ist, dass die Mitarbeiter hauptsächlich 5 Tage die Woche von ihrem Applied Intuition Büro aus arbeiten. Wir erkennen jedoch auch die Bedeutung von Flexibilität an und vertrauen unseren Mitarbeitern, ihre Zeitpläne verantwortungsbewusst zu verwalten. Dies kann gelegentliche Remote-Arbeit, den Beginn des Tages mit morgendlichen Meetings von zu Hause aus, bevor sie ins Büro gehen, oder das frühzeitige Verlassen beinhalten, wenn es nötig ist, um familiären Verpflichtungen nachzukommen.
Über die Rolle
Wir suchen Software-Ingenieure mit tiefem Fachwissen in Radarsensoren und der Verwendung von Radaren in ML-first Wahrnehmungslösungen für autonome Fahrzeuge oder mobile Roboter. Sie werden ein frühes Mitglied des schnell wachsenden Autonomieteams in Stuttgart sein, was bedeutet, dass Sie die Möglichkeit haben, umfassende Verantwortlichkeiten zu übernehmen und die Richtung des gesamten Programms zu beeinflussen.
Zusätzlich zu Ihren Ingenieurbeiträgen werden Sie durch die Arbeit in unserer dynamischen und kundenorientierten Teamkultur zu den besten Praktiken in der Autonomiebranche beitragen und lernen. Wir bewegen uns schnell und konzentrieren uns auf Exzellenz, sowohl für unsere Produkte als auch für unser Geschäft. Wenn Sie praktisch veranlagt sind und einen Ort suchen, an dem Sie einen multiplizierenden Effekt auf die Realisierung autonomer Systeme haben können, ist Applied Intuition der richtige Ort für Sie!
Bei Applied Intuition werden Sie:
- Daten von bestehenden oder neuen Radarsensoren in unsere ML-Netzwerke integrieren.
- Die Stärken von Radar für Autonomiestacks nutzen: das richtige Pre-Processing und die besten Modellarchitekturen entwerfen, die Leistung mit realen Daten aus unserer Datensammlung und Testflotte abstimmen sowie unsere Simulationswerkzeuge verwenden.
- Die hervorragenden Daten-, Maschinenlern- und Simulationswerkzeuge von Applied nutzen und weiter verbessern.
- Echte Autonomieprodukte für reale Anwendungen innerhalb eines schnell wachsenden Teams entwickeln.
Wir suchen jemanden, der:
- Tiefes Fachwissen im Verständnis von Radarsensoren hat und weiß, wie man sie in ADAS/AD einsetzt.
- Erfahrung mit dem End-to-End-Entwicklungszyklus von Deep-Learning-Modellen hat.
- Fachkenntnisse in Teilbereichen wie Modellierung, Eingabepipelines, Bewertung, Bereitstellung und Modelloptimierung hat.
- Über 3 Jahre Erfahrung in der Entwicklung von Produktionssoftware mit modernen Softwarepraktiken verfügt.
- Fließend in C++ oder fließend in Python mit mittlerer Erfahrung in C++ ist.
- Ein tiefes Verständnis der Konzepte und Methoden hinter allen Frameworks oder Bibliotheken hat, mit denen sie gearbeitet haben.
- Erfahrung mit produktionsfähigen ML- und DL-Wahrnehmungsalgorithmen für autonome Fahrzeuge hat.
Schön zu haben:
- MSc oder PhD in Maschinenlernen, idealerweise angewandt auf Wahrnehmung, Vorhersage, Planung oder eng verwandte Bereiche.
- Erfahrung in der Entwicklung und Bereitstellung von Software-Frameworks oder -Tools.
- Erfahrung mit Fahrerassistenz- oder autonomen Fahrsystemen.
- Erfahrung in der Bewertung und Verbesserung der System-in-the-Loop-Modellleistung.
- Tiefgehende praktische Kenntnisse in relevanten Algorithmen oder Methoden, wie nichtlineare Optimierung, rechnergestützte Geometrie, numerische Analyse oder verteilte Systeme.
Erfüllen Sie nicht jede einzelne Anforderung? Wenn Sie sich für diese Rolle begeistern, aber Ihre bisherigen Erfahrungen nicht perfekt mit jeder Qualifikation in der Stellenbeschreibung übereinstimmen, ermutigen wir Sie dennoch, sich zu bewerben. Sie könnten genau der richtige Kandidat für diese oder andere Rollen sein.
Applied Intuition ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet und ein Bundesauftragnehmer oder Subunternehmer ist.
Software Engineer - Radar Perception Arbeitgeber: Applied Intuition Inc.
Kontaktperson:
Applied Intuition Inc. HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Software Engineer - Radar Perception
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Frag nach Einblicken oder Tipps – viele sind bereit zu helfen!
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe Coding-Challenges und sei bereit, deine Lösungen zu erklären. Zeig, dass du nicht nur die Theorie beherrschst, sondern auch praktisch anwenden kannst.
✨Tipp Nummer 3
Sei proaktiv! Wenn du eine Stelle siehst, die dir gefällt, bewirb dich direkt über unsere Website. Warte nicht darauf, dass die perfekte Gelegenheit zu dir kommt – mach den ersten Schritt!
✨Tipp Nummer 4
Zeige deine Leidenschaft für das Thema! Sprich in Interviews über Projekte, an denen du gearbeitet hast, und wie sie mit Radar- und ML-Technologien zusammenhängen. Deine Begeisterung kann den Unterschied machen!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Software Engineer - Radar Perception
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei authentisch!: Wenn du deine Bewerbung schreibst, sei einfach du selbst. Zeig uns, wer du bist und was dich motiviert. Wir suchen nach echten Persönlichkeiten, die zu unserem Team passen!
Betone deine Erfahrungen: Erzähl uns von deinen bisherigen Projekten und Erfahrungen, besonders im Bereich Radar und maschinelles Lernen. Je konkreter du bist, desto besser können wir sehen, wie du zu uns passt.
Mach es übersichtlich: Achte darauf, dass deine Bewerbung klar strukturiert ist. Verwende Absätze und Aufzählungen, um wichtige Informationen hervorzuheben. So wird es für uns einfacher, deine Qualifikationen zu erkennen.
Bewirb dich über unsere Website: Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass sie schnell bei uns ankommt und wir sie zügig bearbeiten können!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Applied Intuition Inc. vorbereitest
✨Verstehe die Technologie
Mach dich mit den neuesten Entwicklungen in der Radarwahrnehmung und den damit verbundenen Technologien vertraut. Zeige im Interview, dass du nicht nur die Grundlagen verstehst, sondern auch, wie sie in autonomen Fahrzeugen angewendet werden.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Erfahrungen, die deine Fähigkeiten in der Softwareentwicklung und im Umgang mit Radar- und ML-Technologien demonstrieren. Sei bereit, diese Beispiele detailliert zu erläutern und zu zeigen, wie du Herausforderungen gemeistert hast.
✨Fragen stellen
Bereite einige durchdachte Fragen über das Unternehmen und das Team vor. Das zeigt dein Interesse und hilft dir, mehr über die Unternehmenskultur und die Erwartungen an die Rolle zu erfahren.
✨Praktische Übungen
Sei darauf vorbereitet, praktische Aufgaben oder technische Fragen zu beantworten, die deine Programmierkenntnisse in C++ oder Python testen. Übe vorher, um sicherzustellen, dass du in der Lage bist, deine Lösungen klar und effizient zu präsentieren.