Machine Learning Staff Engineer – ADAS Online

Machine Learning Staff Engineer – ADAS Online

Vollzeit 81000 - 99000 € / Jahr (geschätzt) Hybrid
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle fortschrittliche KI-Algorithmen für Fahrzeugumgebungsbewusstsein und 3D-Szenenverständnis.
  • Unternehmen: Innovatives Unternehmen, das an der Spitze der ADAS-Technologie steht.
  • Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitszeiten und persönliche Entwicklungsbudgets.
  • Weitere Informationen: Wachstumsorientierte Umgebung mit vielfältigen Karrieremöglichkeiten und internationalem Team.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Mobilität mit modernster Technologie und einem dynamischen Team.
  • Qualifikationen: Mindestens 7 Jahre Erfahrung in maschinellem Lernen und tiefen neuronalen Netzen.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 81000 - 99000 € pro Jahr.

We are building a high-performance ADAS Online team focused on advancing state-of-the-art machine learning and AI algorithms for scene understanding and environmental awareness.

As ML Staff Engineer, you will drive the algorithmic direction of our present and future in-vehicle spatial awareness stack while remaining deeply hands-on in model design, experimentation, and performance improvement.

You will contribute as a senior technical authority and mentor within a small, high-velocity team.

This spatial awareness stack will leverage modern transformer and end-to-end architectures to transform vehicle sensor data along with real-time 3D map data from the cloud into a 3D, semantically defined environment identifying all static and dynamic objects.

This is a high-ownership technical role in a fast-moving, data-driven AI environment.

What You'll Do

  • Define and drive the technical direction for physical AI algorithms
  • Define and execute on a technical roadmap towards state-of-the-art reinforcement learning using physical AI world models.
  • Design, implement, and improve ML / vision transformer models for 3D awareness and planning.

These include Gaussian Splatting (3DGS), Diffusion, object detection, multi-object tracking, semantic segmentation, and occupancy modeling

  • Architect multi-modal fusion approaches (camera, Li DAR, RADAR) to build 3D environments
  • Per the roadmap, identify where larger end-to-end models should replace more traditional approaches
  • Apply advanced ML techniques (Transformers, representation learning, large-scale models) to improve perception performance
  • Lead structured experimentation and benchmarking to deliver measurable gains in accuracy and robustness
  • Translate research ideas into reliable, scalable ML solutions
  • Provide technical guidance and mentorship to perception engineers
  • What You'll Need
  • 7+ years of experience in machine learning, vision transformers, diffusion, or computer vision
  • Deep expertise in modern deep learning architectures
  • Strong hands-on experience with Py Torch (or equivalent frameworks)
  • Proven experience building and iterating on large-scale ML models
  • Strong mathematical foundations in optimization and probabilistic modeling
  • Track record of delivering measurable improvements in ML system performance
  • Experience guiding technical decisions within a small engineering team
  • What's Nice to Have
  • Experience in autonomous systems or robotics perception
  • Publications or patents in machine learning or perception
  • Experience with 3D data representations (gaussian spatting, point clouds, BEV, voxel grids) and 3D engines like Unity
  • Familiarity with large-scale training or foundation models
  • Experience mentoring engineers in advanced ML topics

What we offer

A competitive compensation package, of course.

Time and resources to grow and develop, including a personal development budget and paid leave for learning days, as well as paid access to e-learning resources such as O’Reilly and Linked In Learning.

Time to support life outside of work, with enhanced parental leave plus paid leave to care for loved ones and volunteer in local communities.

Work flexibility, where Tom Tom’ers, in agreement with their manager and team, use both the office and home to focus, collaborate, learn and socialize.

It’s all about getting the best out of both worlds –we ask Tom Tom’ers to come to the office two days a week, and the remaining three are free to be worked in either location.

Improve your home office with a setup budget and get extra support with a monthly allowance.

Enjoy options to work from your home country and abroad for a set number of days each year, to visit family and friends, or to simply explore the world we’re mapping.

Take the holidays you want with a competitive holiday plan, plus an extra day off to celebrate your birthday.

Join annual events like our Hackathon and Dev Days to bring your ideas to life with talented teammates from around the world.

Become a part of our inclusive global culture and have the chance to collaborate with a diverse community – we have over 80 nationalities at Tom Tom!

Find out more aboutour global benefits and enjoy additional local benefits tailored to your location.

Meet your team

We are the ADAS & ADS Product Unit, leading the production of Tom Tom’s HD maps and ADAS technology.

In a diverse team of applied scientists, engineers, data scientists, and more, equipped with a broad array of expertise, you’ll collaborate on groundbreaking location-based technologies and applications.

More specifically, you’ll be at the forefront of the creation of advanced HD maps.

You’ll also help update these in real-time, ensuring our maps are pushing the world forward instantly.

These maps will then go on to empower the largest car manufacturers, transportation giants, and major tech companies around the world.

At Tom Tom...

You’ll help people find their way in the world. In 2004, Tom Tom...

Machine Learning Staff Engineer – ADAS Online Arbeitgeber: Coinscapture

Als Arbeitgeber bieten wir dir die Möglichkeit, in einem dynamischen Umfeld zu arbeiten, in dem du die technische Verantwortung für ein modernes Produkt übernimmst. Unsere offene Unternehmenskultur fördert direkte Kommunikation mit der Geschäftsführung und ermöglicht dir, deine Ideen und Lösungen aktiv einzubringen. Zudem profitierst du von flexiblen Arbeitszeiten, der Option auf Remote-Arbeit und einem attraktiven Gehaltspaket, das deine Fähigkeiten und Erfahrungen wertschätzt.

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Kontaktdaten:

Coinscapture Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Machine Learning Staff Engineer – ADAS Online erhalten könntest

✨Engagier dich in Entwickler-Communities!

Lass uns mal ehrlich sein: In der Software-Entwicklung sind Netzwerke Gold wert! Tummel dich in GitHub-Projekten, nehme an lokalen Meetups oder Hackathons teil und vernetze dich mit anderen Entwicklern. So steigerst du nicht nur deine Sichtbarkeit, sondern lernst auch die neuesten Trends und Technologien kennen.

✨Zeig deine Fähigkeiten!

Erstelle ein Portfolio, das deine besten Projekte und Code-Examples zeigt. Nichts überzeugt mehr als ein praktischer Beweis deiner Skills. Das kann auch helfen, bei Coinscapture anzuklopfen, wenn du dich auf die Stelle als Machine Learning Staff Engineer – ADAS Online bewirbst – so wissen sie gleich, was sie von dir erwarten können!

✨Nutze Jobplattformen speziell für Tech-Jobs!

Plattformen wie Stack Overflow Jobs oder AngelsList sind perfekte Orte, um Vollzeitstellen in der Software-Entwicklung zu finden. Hier sind viele tolle Unternehmen auf der Suche nach Talenten wie uns, also schau regelmäßig vorbei und bewirb dich direkt über die Website.

✨Such dir Mentoren und Feedback!

Hol dir Feedback von erfahrenen Entwicklern, die dir Tipps geben können, was Recruiter wirklich suchen. Ob über LinkedIn oder persönliche Kontakte: Menschen, die sich in der Branche auskennen, können enorm wertvoll sein, um dir zu helfen, dich optimal auf deine Bewerbung bei Coinscapture vorzubereiten!

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Machine Learning Staff Engineer – ADAS Online mit Bravour zu bestehen

Maschinelles Lernen
Vision Transformer
Diffusion
Computer Vision
PyTorch
Optimierung
Wahrscheinlichkeitsmodellierung

Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡

Highlights deiner Coding-Skills:In der Software-Entwicklung kommt es auf konkrete Fähigkeiten an. Vergiss nicht, relevante Programmiersprachen und Frameworks in deinen Lebenslauf aufzunehmen. Zeig uns, was du kannst – vielleicht mit einem Link zu deinem GitHub-Profil oder einer Übersicht deiner Side Projects, die deine Programmierkenntnisse illustrieren.

Dokumentation deiner Erfolge:Gerade bei einer Vollzeitstelle in der Software-Entwicklung sind konkrete Ergebnisse Gold wert. Nenn uns Zahlen und Ergebnisse aus deinen vorherigen Projekten. Hast du den Code optimiert oder Systemfehler behoben? Solche Erfolge zeigen, dass du die Sprache der Entwickler sprichst und einen echten Mehrwert bringst.

Attraktive Projektbeschreibungen:Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die hervorstechen, beschreibe sie ausführlich in deinem Lebenslauf. Was war das Problem, das du gelöst hast? Welche Technologien hast du eingesetzt? Das gibt uns einen klaren Einblick in deine Herangehensweise und Problemlösungsfähigkeiten.

Motivation zeigen:In deinem Anschreiben solltest du deine Motivation für die Stelle im Bereich Software-Entwicklung bei Coinscapture klar herausstellen. Warum sprichst gerade du die Anforderungen für diese Vollzeitrolle an? Mach deutlich, was dich an der Arbeit bei uns reizt und wie du über das rein Technische hinaus wachsen möchtest.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Coinscapture vorbereitet

✨Technische Vorbereitung auf die Coding-Challenges

In der Software-Entwicklung sind technische Fragen oft ein zentraler Teil des Interviews. Macht euch mit Plattformen wie LeetCode oder HackerRank vertraut, um eure Problemlösungsfähigkeiten zu trainieren. Zeigt im Interview viel Selbstbewusstsein beim Erklären eurer Ansätze!

✨Das eigene Portfolio im besten Licht präsentieren

Stellt sicher, dass ihr ein aussagekräftiges Portfolio habt, das einige eurer besten Projekte zeigt. Seid bereit, darüber zu sprechen, was eure Rolle war, welche Technologien ihr verwendet habt und welche Herausforderungen es gab. Das gibt den Interviewern einen Einblick in eure praktische Erfahrung.

✨Teamfähigkeit und Kommunikation betonen

In einer Vollzeit-Position wird Kommunikation im Team sehr wichtig sein. Seid bereit, Beispiele aus der Vergangenheit zu teilen, in denen ihr effektiv im Team gearbeitet habt. Dies zeigt, dass ihr nicht nur technische Fähigkeiten habt, sondern auch gut ins Team passt.

✨Vorbereitung auf Fragen zur Software-Architektur

Bereitet euch darauf vor, Fragen zur Software-Architektur zu beantworten. Themen wie RESTful APIs, Microservices und Cloud-Architekturen können Teil eures Interviews sein. Zeigt euer Verständnis durch Diskussionen und Beispiele aus eurer bisherigen Arbeit oder Projekte.