Distinguished Engineer/Engineering Director, Perception, Embedded AI & SoC

Was ist die Rolle? In dieser Rolle werden Sie die Architektur und Lieferung von Wahrnehmungsmodellen leiten, die vom Cloud-Training bis zur Bereitstellung auf automotive-grade Hardware laufen. Ein wichtiger Teil der Herausforderung besteht darin, "für die Bereitstellung zu entwerfen" – Modelle zu erstellen, die strenge Latenz- und Speicheranforderungen auf eingebetteten/Edge-Plattformen erfüllen, ohne die Leistung in der realen Welt zu beeinträchtigen. Sie werden in einer frühen Phase der Initiative beitreten, ein schlankes Team (ca. 2 Personen) aufbauen oder leiten und den gesamten Weg von der Forschung bis zu einsatzbereiten Modellen in großem Maßstab verantworten.

Was Sie tun werden:

• Besitzen, definieren und leiten Sie die End-to-End-Wahrnehmungsarchitektur – vom Cloud-Training bis zu einsatzbereiten Modellvarianten für automotive-grade SoCs (z.B. Qualcomm Snapdragon Ride, NVIDIA Orin oder ähnliche).
• Verfolgen Sie einen bereitzstellungsorientierten Ansatz bei Architekturentscheidungen, einschließlich Quantisierung, Latenzzielen und Speicheranforderungen.
• Wandeln Sie modernste Wahrnehmungsforschung in zuverlässige, skalierbare Produktionspipelines (Cloud + Edge-Modellvarianten) um.
• Leiten Sie BEV / Multi-Kamera-Wahrnehmung, die sich auf die Straßeninfrastruktur konzentriert (Fahrspuren, Grenzen, Schilder, Ampeln, Straßenoberflächenattribute).
• Definieren Sie Evaluierungs- und Validierungsstandards, einschließlich hardwarebewusster Metriken (Latenz vs. Genauigkeitskompromisse, Speicherbedarf, Durchsatz auf Referenzhardware).
• Arbeiten Sie eng mit Forschungs-, Simulations-, Produkt- und Kunden-/Partnerteams zusammen, um sicherzustellen, dass die Ergebnisse von nachgelagerten Systemen genutzt werden können und den realen Bereitstellungsbedürfnissen entsprechen.
• Bleiben Sie tief in Architekturüberprüfungen, Modellentwurf, technischen Untersuchungen, Debugging kritischer Probleme und Bewertung neuer Ansätze und Ingenieurausführungen involviert. Diese Rolle erfordert aktive technische Beiträge, nicht nur Führung.
• Helfen Sie beim Aufbau und der Skalierung eines leistungsstarken Wahrnehmungsengineering-Teams von Grund auf und etablieren Sie Ingenieurstandards, Entwicklungsprozesse und eine starke Kultur technischer Exzellenz.
• Arbeiten Sie eng mit Kunden zusammen, um reale Herausforderungen zu verstehen und diese in skalierbare Lösungen zu übersetzen.

Wer sind Sie?

Must-Have Erfahrung:

• 10+ Jahre Erfahrung in ML, AI, Computer Vision, Robotik, autonomem Fahren, spatial AI oder verwandten Bereichen, einschließlich praktischer Erfahrung mit Computer Vision, Wahrnehmung oder Szenenverständnissystemen.
• Nachgewiesene Erfahrung in der Überführung von ML- oder Computer Vision-Modellen aus der Forschungs- oder Prototypenphase in Produktionssysteme.
• Starkes Verständnis von Wahrnehmungssystemen und modernen Computer Vision-Architekturen, einschließlich Objekterkennung, Segmentierung, Verfolgung, Fahrbahnverständnis, Szenenverständnis, Wahrnehmung der Straßeninfrastruktur und Konzepte der spatial AI.
• Erfahrung mit Deep Learning-Frameworks, vorzugsweise PyTorch.
• Erfahrung in der Bereitstellung und Optimierung von AI/Wahrnehmungsmodellen für die Produktion auf eingebetteten oder automotive Hardware-Plattformen, mit Fachkenntnissen in Latenz-, Speicher-, Durchsatzoptimierung, Quantisierung, Kompression, TensorRT und ONNX-basierten Bereitstellungsworkflows.
• Erfahrung mit automotive-grade SoCs wie NVIDIA Orin, Qualcomm Snapdragon Ride, TI TDA4 oder ähnlichen Plattformen.
• Nachgewiesene Fähigkeit, in Architekturüberprüfungen, technischen Untersuchungen, Modellentwicklung und Bereitstellungsentscheidungen hands-on zu bleiben, während Sie ein Team leiten.
• Starke Kommunikationsfähigkeiten, mit der Fähigkeit, technische Kompromisse sowohl technischen als auch nicht-technischen Stakeholdern zu erklären.
• Fähigkeit, effektiv über Forschungs-, Ingenieur-, Produkt-, Plattform- und kundenorientierte Teams hinweg zu arbeiten.
• Erfahrung im Aufbau und in der Skalierung leistungsstarker Ingenieurteams ist ein zusätzlicher Vorteil.

Gut zu haben:

• Erfahrung mit BEV, Multi-Kamera-Wahrnehmung, 3D-Wahrnehmung, Lidar-Kamera-Fusion oder Belegungsprognose.
• Erfahrung mit Architekturen wie BEVFormer, BEVFusion oder ähnlichen spatial Wahrnehmungsmodellen.
• Erfahrung im Benchmarking von Modellen auf echter Hardware und im Umgang mit Latenz-, Speicher- und Durchsatzanforderungen.
• Erfahrung mit geospatialen Daten, Kartenprioritäten, Straßentopologie, HD-Karten oder räumlichen Datenstrukturen.
• Erfahrung mit synthetischen Daten, Simulationspipelines oder Sim-to-Real-Validierung.
• Erfahrung mit großangelegten Fahr- oder Robotik-Datensätzen wie nuScenes, Waymo Open Dataset, KITTI, Argoverse oder ähnlichen.
• Einblick in Automobilsicherheitsstandards wie ISO 26262 oder SOTIF.
• Veröffentlichungen oder starke Forschungsbeiträge in Computer Vision, Wahrnehmung, Robotik oder maschinellem Lernen.
• Erfahrung in schnell wachsenden, skalierenden oder schnelllebigen Produktumgebungen.

Der endgültige Titel, das Niveau und der Umfang der Verantwortlichkeiten, einschließlich der Teamleitungsverantwortlichkeiten, werden basierend auf Erfahrung, Fachwissen und dem Ergebnis des Interviewprozesses festgelegt. Diese Rolle kann in Berlin, Frankfurt, München oder Amsterdam angesiedelt sein.

HERE ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet. Wir bewerten qualifizierte Bewerber unabhängig von Rasse, Hautfarbe, Alter, Geschlechtsidentität, sexueller Orientierung, Familienstand, Elternstatus, Religion, Geschlecht, nationaler Herkunft, Behinderung, Veteranenstatus und anderen gesetzlich geschützten Merkmalen.

Im Rahmen des Einstellungsprozesses von HERE Technologies müssen die Kandidaten erfolgreich einen Vorbeschäftigungsprüfungsprozess durchlaufen. Dieses Angebot und alle damit verbundenen Ansprüche unterliegen dem erfolgreichen Abschluss einer Vorbeschäftigungsprüfung. Dies umfasst, falls zutreffend, die Überprüfung von Beschäftigung, Ausbildung und strafrechtlichen Vergehen.

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