Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und verbessere Datensätze für KI-gestützte Systeme in einem agilen Team.
- Unternehmen: Innovatives Start-up im Verteidigungsbereich mit Fokus auf maschinelles Sehen.
- Vorteile: Internationale Zusammenarbeit, Karrierewachstum, Team-Events und kontinuierliche Weiterbildung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit starken Werten für Zusammenarbeit und Verantwortung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der autonomen Systeme und mache einen echten Unterschied.
- Qualifikationen: Erfahrung in Python, Datenverarbeitung und ETL-Pipelines.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Benefits
- Arbeiten Sie in einem internationalen, agilen Team, das die Zukunft autonomer Systeme gestaltet.
- Wachsen Sie in einem expandierenden und ehrgeizigen Ingenieurteam.
- Entwickeln Sie innovative Produkte mit modernsten Technologien in KI, Robotik und Autonomie.
- Profitieren Sie von einer steilen Lernkurve und kontinuierlicher Entwicklung.
- Genießen Sie Teamevents und eine starke, kollaborative Kultur.
Ihre Mission
Diese Rolle befindet sich im Kern unserer Wahrnehmungssysteme und verantwortet die Daten, die direkt die Modellleistung in realen Umgebungen beeinflussen. Sie arbeiten eng mit ML-, Wahrnehmungs- und Robotikteams zusammen und konzentrieren sich darauf, Datensätze hinter der Objekterkennung zu erstellen, zu kuratieren und kontinuierlich zu verbessern – indem Sie rohe Sensordaten in zuverlässige, leistungsstarke Systeme umwandeln.
Sie übernehmen die End-to-End-Verantwortung für den ML-Datenlebenszyklus, von der Datensammlung und -aufnahme bis hin zu Kennzeichnung, Qualitätssicherung und kontinuierlicher Verbesserung der Datensätze, um sicherzustellen, dass die Daten repräsentativ, von hoher Qualität und produktionsbereit sind.
Was Sie tun werden
- Entwerfen und pflegen Sie skalierbare Pipelines zur Aufnahme, Organisation und Vorverarbeitung großer Mengen zeitlicher Kamera- und Multisensordaten (RGB, IR, Wärme, Tiefe, IMU).
- Verantworten Sie die kontinuierliche Verbesserung von Datensätzen zur Objekterkennung und stellen Sie Qualität, Vielfalt und statistische Repräsentativität sicher.
- Erstellen und betreiben Sie aktive Lernschleifen, die die Modellleistung mit der Datenauswahl und -verbesserung verbinden.
- Verwalten Sie Kennzeichnungs-Workflows von Anfang bis Ende, einschließlich Tools, QA-Validierung, Konsistenzprüfungen und Koordination der Annotierungsbemühungen.
- Zusammenarbeiten mit ML-Ingenieuren zur Bewertung von Modellen und zur Übersetzung von Schwächen, Verzerrungen und Drift in umsetzbare Verbesserungen der Datensätze.
- Planen und führen Sie Datensammlungs-Kampagnen durch (z.B. Feldaufnahmen, Drohnen-/Videoaufnahmen), um wertvolle reale Daten zu gewinnen.
- Erstellen Sie interne Tools und Dashboards zur Analyse der Datenqualität, Verteilungen und Leistungsunterschiede.
Ihr Profil
- Starke Erfahrung in Python und Datenverarbeitungsframeworks (Pandas, NumPy, vektorisierte Operationen, Multiprocessing).
- Praktische Erfahrung im Aufbau von ETL/ELT-Pipelines zur Aufnahme, Transformation und Strukturierung großer Video- und Sensordatenmengen.
- Erfahrung mit Datenorchestrierung und Lebenszyklusmanagement für ML- und Computer-Vision-Workflows, einschließlich Versionierung und Reproduzierbarkeit von Datensätzen.
- Solides Verständnis von Objekterkennungspipelines (Detectron2, MMDetection, COCO-Format, Bounding-Box-Standards).
- Erfahrung mit aktivem Lernen, Unsicherheitsstichproben oder semi-supervised Datensatz-Workflows.
- Vertrautheit mit Datenannotierungsplattformen (CVAT, Label Studio) und automatisierten QA/Konsistenzprüfungen.
- Starkes Verständnis von Evaluationsmetriken für die Objekterkennung (IoU, mAP, Präzisions-Rückruf-Kurven, klassenweise Metriken).
- Komfortabel im Umgang mit Datenbanken (SQL/NoSQL), Dateisystemen und dem Management großer Bild-, Video- und Sensordatensätze.
- Fähigkeit zur funktionsübergreifenden Zusammenarbeit mit Wahrnehmungs-, Bereitstellungs-, Robotik- und Dateninfrastrukturteams.
- Fließend in Englisch, Deutsch und/oder Französisch sind von Vorteil.
Nice to have
- Erfahrung mit Cloud-Speicher und MLOps-Tools (AWS S3, MinIO, ClearML, MLFlow, Weights & Biases).
- Vertrautheit mit ROS / Robotik-Datenformaten (Bag-Dateien, TF-Bäume, sensor_msgs), Docker oder eingebetteten ML-Workflows.
- Frühere Arbeit mit Robotik, Drohnen oder Multisensor-Wahrnehmungssystemen, einschließlich IR-, LiDAR-, Radar- oder Audiodatensätzen.
Was sonst noch
- Kreativität außerhalb der Norm mit einer Mischung aus konzeptionellem und systematischem Design-Denken.
- Hohe intrinsische Motivation, Detailgenauigkeit und eine starke Problemlösungsmentalität.
- Strukturierte, methodische und zuverlässige Ausführung, auch unter Unsicherheit.
- Bescheiden, kollaborativ und missionsorientiert – Werte kollektiven Erfolg über Ego.
- Hohe ethische Standards und disziplinierte Arbeitsweise.
- Außerschulische Leistungen, Führungsqualitäten oder einzigartige Projekte sind von Vorteil.
- NATO-ausgerichtete Nationalität oder enge Verbündeten-Staatsbürgerschaft ist erforderlich.
Warum wir?
Schließen Sie sich uns an, um die Zukunft der KI-gesteuerten Verteidigung zu gestalten!
Über uns
Die Welt verändert sich. Exponentielle Technologien ermöglichen neue Arten von Sicherheitsbedrohungen. ATS verpflichtet sich, an der Spitze zu bleiben, indem es agile, skalierbare und kosteneffektive Verteidigungen aufbaut. Wir suchen leidenschaftliche Teammitglieder, die bereit sind, außergewöhnliche Produkte zu schaffen, unsere Freiheit zu schützen und die Resilienz von Demokratien zu stärken.
Wer wir sind:
Autonomous Teaming ist ein Verteidigungstechnologie-Start-up, das sich auf Lösungen für maschinelles Sehen spezialisiert hat. Angetrieben von bahnbrechender Innovation arbeitet unser Team an Technologien der nächsten Generation, die entwickelt wurden, um schnell wachsenden Sicherheitsherausforderungen gerecht zu werden.
Was wir tun:
Wir entwickeln Systeme, die es Computern und Sensoren ermöglichen, als koordinierte Teams zu agieren, die in Echtzeit zusammenarbeiten, um KI-gesteuerte asymmetrische Bedrohungen in großem Maßstab zu bekämpfen – einschließlich Drohnenschwärmen und anderer UXVs. Unsere Mission ist es, widerstandsfähige, intelligente Verteidigungsfähigkeiten aufzubauen, die in den anspruchsvollsten Umgebungen zuverlässig funktionieren.
Wie wir arbeiten:
Wir schätzen enge, persönliche Zusammenarbeit als Grundlage für den Aufbau komplexer, wirkungsvoller Technologien, während wir Flexibilität entsprechend den Anforderungen der Rolle und des Teams aufrechterhalten. Unsere Kultur basiert auf Eigenverantwortung, Verantwortung und Vertrauen – mit einem gemeinsamen Engagement für gemeinsames Wachstum und Aufbau.
Wo wir sind:
Mit Sitz in München, Berlin und Toulouse expandieren wir schnell in ganz Europa und planen die Eröffnung weiterer Büros.
ML Data Engineer (m/f/d) - Sensor Data & Pipelines Arbeitgeber: autonomous-teaming
Als Arbeitgeber bieten wir Ihnen die Möglichkeit, in einem internationalen, agilen und ehrgeizigen Team zu arbeiten, das die Zukunft autonomer Systeme gestaltet. Bei uns profitieren Sie von einer steilen Lernkurve, kontinuierlicher Entwicklung und einer starken, kollaborativen Kultur, die Team-Events und den Austausch fördert. In München haben Sie die Chance, an innovativen Produkten mit modernsten Technologien in den Bereichen KI, Robotik und Autonomie zu arbeiten und dabei Ihre Karriere in einem wachsenden Ingenieurteam voranzutreiben.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so ML Data Engineer (m/f/d) - Sensor Data & Pipelines erhalten könntest
✨Das richtige Netzwerk nutzen
In der Automatisierungstechnik lohnt es sich, Teil von Fachgruppen oder Online-Communities zu sein, wie z.B. LinkedIn-Gruppen oder speziellen Foren. Diese Plattformen sind nicht nur gut für den Austausch mit Kollegen, sondern auch für den direkten Kontakt mit Unternehmen, die Stellen ausschreiben.
✨Messebesuche planen
Auf Messen und Branchenveranstaltungen wie der SPS IPC Drives oder der Hannover Messe gibt es oft die Möglichkeit, direkt vor Ort mit Unternehmen zu sprechen. Nutzt die Chance, um euch über autonomous-teaming und deren offene Stellen zu informieren und vielleicht sogar einen ersten Eindruck zu hinterlassen.
✨Praktische Erfahrungen sammeln
Falls ihr noch nicht so viel Erfahrung habt, schaut nach Möglichkeiten für Workshops oder Projekten in der Automatisierungstechnik, die euch praktische Kenntnisse vermitteln. Das zeigt nicht nur eure Initiative, sondern verschafft euch auch einen Pluspunkt im Bewerbungsprozess.
✨Bewirb dich direkt über unsere Seite
Wenn ihr euch für eine Stelle bei autonomous-teaming interessiert, bewerbt euch direkt über unsere Website. So landet eure Bewerbung direkt im Fokus und ihr zeigt, dass ihr wirklich hinter der Stelle steht. Zudem könnt ihr in der Übersicht der Ausschreibungen oft mehr über das Team und die Unternehmenskultur erfahren.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um ML Data Engineer (m/f/d) - Sensor Data & Pipelines mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Bring deine technischen Fähigkeiten zur Geltung:In der Automatisierungstechnik sind spezifische technische Fähigkeiten gefragt. Hebe deine Kenntnisse in Bereichen wie SPS-Programmierung, Roboter- oder Prozessautomatisierung klar in deinem Lebenslauf hervor. Vielleicht hast du sogar Zertifikate oder Schulungen, die deine Kenntnisse belegen – zeig das!
Präzise CV-Gestaltung:Achte bei deinem Lebenslauf darauf, dass du klar und präzise die Projekte auflistest, an denen du gearbeitet hast. Konzentriere dich auf messbare Ergebnisse und technische Herausforderungen, die du gemeistert hast. Das wird deine Eignung für die Stelle bei autonomous-teaming unterstreichen.
Motivation und Teamarbeit betonen:Im Anschreiben solltest du nicht nur deine technischen Fähigkeiten beeindruckend darstellen, sondern auch deine Motivation für die Automatisierungstechnik betonen. Berichte, wie wichtig dir Teamarbeit und innovative Lösungen sind – das passt gut zur Vollzeitstelle bei autonomous-teaming!
Verlinke relevante Projekte oder Portfolios:Falls du an spannenden Projekten gearbeitet hast, die irgendetwas mit Automatisierungstechnik zu tun haben, verlinke diese in deiner Bewerbung! Ein Portfolio oder Links zu veröffentlichten Arbeiten können dir helfen, dich von anderen Bewerbungen abzuheben.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei autonomous-teaming vorbereitet
✨Verstehe die Werkzeuge der Automatisierungstechnik
Mach dich mit den gängigen Tools der Branche vertraut, wie PLC-Programmierung und SCADA-Systemen. Vielleicht wirst du im Gespräch sogar auf eine technische Herausforderung stoßen, also sei bereit, konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung zu nennen, in denen du diese Tools angewendet hast.
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Erwarte technische Fragen, die sich auf Automatisierungssysteme und deren Integration beziehen könnten. Das bedeutet, dass wir uns ein paar Systemdesign-Fragen ansehen und darüber nachdenken sollten, wie wir Probleme mit bestehenden Automatisierungssystemen lösen würden. Das zeigt nicht nur dein Wissen, sondern auch deine Problemlösungsfähigkeiten.
✨Zeige deine Projekte und Erfolge
Hast du bereits an Projekten in der Automatisierungstechnik gearbeitet? Bringe ein Portfolio mit, das deine besten Arbeiten zeigt. Das kann alles umfassen - von Prozessoptimierungen bis zu erfolgreich implementierten Lösungen. Du willst der Jury zeigen, was du drauf hast und wie du Ergebnisse lieferst!
✨Motivation und langfristige Perspektive
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, sollten wir uns auch Gedanken darüber machen, warum du langfristig in diesem Bereich arbeiten möchtest. Sei bereit, deine Motivation zu erklären, wie du in der Automatisierungstechnik wachsen möchtest und wie du zum Erfolg von autonomous-teaming beitragen kannst. Das zeigt, dass du wirklich an einer Karriere in diesem Bereich interessiert bist!
