182335 Senior AI Engineer - Human-Like Behaviour (f/m/x) Published: 01.04.2026 Autonomous Drivi[...]

INNOVATION IST DAS VORSTELLEN, WAS ANDERE NICHT KÖNNEN. Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen stehen an der Spitze, wenn es darum geht, die Mobilität der nächsten Generation in Bereichen wie automatisiertes Fahren zu gestalten. Es erfordert jedoch echte intellektuelle Führung und Expertise, um die KI-Trends und -Technologien zu identifizieren und zu nutzen, die die Art und Weise, wie Menschen reisen, nachhaltig verändern werden.

Der Aufbau autonomer Fahrsysteme in Produktionsmaßstab erfordert mehr als nur starke Modellarchitekturen. Es benötigt robuste End-to-End-Maschinenlernsysteme, die zuverlässig über Randfälle, ODD-Grenzen und globale Marktbedingungen hinweg funktionieren. Am BMW Autonomous Driving Campus werden Sie helfen, End-to-End-ML-basierte Funktionen für fortschrittliche Fahrerassistenzsysteme zu entwickeln und zu industrialisieren, wobei Sie mit einem der größten realen Fahrdatensätze der Branche arbeiten.

Was erwartet Sie?

• Sie entwickeln und industrialisieren End-to-End-Maschinenlernalgorithmen für ADAS-Funktionen.
• Sie entwerfen und verbessern menschliche Fahrverhalten mithilfe von Verhaltensmodellen, Verstärkungslernen und hybriden daten- und modellgetriebenen Ansätzen.
• Sie führen vollständige Trainings- und Evaluationszyklen durch, von der Datenauswahl und Szenenanalyse bis hin zur Fehlerdiagnose und Validierung neuer Funktionszustände für verschiedene Märkte und ODD-Erweiterungen.
• Sie übersetzen Marktbedürfnisse, regulatorische Anforderungen und Benutzerverhalten in produktionsbereite Funktionsinkremente für den internationalen Einsatz.
• Sie fördern die Erklärbarkeit und Kontextmodellierung zur Unterstützung zukünftiger sprachbasierter Interaktionen mit ADAS-Funktionen.
• Sie tragen über den gesamten Entwicklungslebenszyklus hinweg bei, von der Prototypenerstellung bis zur Serienfreigabe.

Was sollten Sie mitbringen?

• Abschluss in Informatik, Datenwissenschaft, Maschinenlernen, Mathematik, Physik oder vergleichbaren Qualifikationen.
• Mehrjährige praktische Erfahrung in der realen, ML-basierten ADAS- oder autonomen Fahrentwicklung.
• Starkes Verständnis der aktuellen Ansätze in Wahrnehmung, Vorhersage, Planung und End-to-End-Fahrsystemen.
• Nachgewiesene Produktionserfahrung mit Maschinenlernframeworks wie PyTorch oder TensorFlow.
• Nachgewiesene Verantwortung in einem ernsthaften AD/ADAS-, Robotik- oder großangelegten Autonomiestack mit klaren Auswirkungen auf die Lieferung.
• Tiefe Expertise in der Entwicklung großangelegter Modelle, einschließlich Training, Evaluierung, Fehleranalyse und Optimierung über verschiedene ODDs und Märkte hinweg.
• Fähigkeit, komplexe Funktionsänderungen systematisch abzuleiten und sie in produktionsbereiter Weise umzusetzen, einschließlich Architekturaktualisierungen, Entscheidungen zur Trainingsstrategie und Szenenmodellierung.
• Erfahrung in sicherheitskritischen oder regulierten Umgebungen ist von Vorteil.

Was bieten wir?

• Herausfordernde Projekte, mit denen wir gemeinsam die Mobilität von morgen gestalten.
• Breites Spektrum an persönlichen und beruflichen Entwicklungsmöglichkeiten.
• Attraktive, faire und leistungsbezogene Vergütung.
• Hohe Arbeitsplatzsicherheit.
• Jährliche Sonderzahlungen wie Urlaubsgeld, Weihnachtsbonus und Gewinnbeteiligung.
• Flexible Arbeitszeiten, einschließlich sechs Wochen Jahresurlaub und Überstundenvergütung.

Bereit, KI-Systeme zu entwickeln, die die nächste Generation von Fahrzeugen antreiben? Bewerben Sie sich jetzt!

Hinweis: Bitte bewerben Sie sich ausschließlich online über unser Karriereportal. Bewerbungen über andere Kanäle (insbesondere E-Mail) können nicht berücksichtigt werden. Wenn Sie sich bewerben, umfassen die nächsten Schritte im Rekrutierungsprozess Online-Tests, gefolgt von Interviews mit dem Einstellungsleiter (entweder virtuell oder persönlich). Bei der BMW Group legen wir großen Wert auf Gleichbehandlung und Chancengleichheit. Unsere Rekrutierungsentscheidungen basieren auf der Persönlichkeit, Erfahrung und den Fähigkeiten der Bewerber.