Distinguished Engineer, Perception & Spatial AI

Was ist die Rolle?

Als ADAS/AD sich in Richtung modellgetriebene Intelligenz bewegt, erweitert sich der Branchenwert von der Kartenlieferung hin zu Modelltraining und -validierung. HERE kann seine Karten- und Fahrdaten in eine skalierbare Plattform zur Erstellung von KI-Modellen umwandeln – und erhebliche Werte aus Training, Validierung und der nächsten Generation von ADAS/AD-Leistungen schöpfen. Es ist das Wachstum von HEREs KI-Modellierungsplattform, das Karten und Fahrdaten in wiederverwendbare räumliche Intelligenz verwandelt – und skalierbares Training, Validierung und die nächste Generation von ADAS/AD-Leistungen antreibt.

In dieser Rolle werden Sie die Architektur und Lieferung von Wahrnehmungsmodellen leiten, die vom Cloud-Training bis zur Bereitstellung auf Automobil-Hardware reichen. Ein wesentlicher Teil der Herausforderung besteht darin, „für die Bereitstellung zu entwerfen“ – Modelle zu erstellen, die strengen Latenz- und Speicheranforderungen auf eingebetteten/Edge-Plattformen gerecht werden, ohne die Leistung in der realen Welt zu beeinträchtigen. Sie werden die Architektur definieren, ein erstklassiges Team aufbauen 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 Speicherbeschränkungen.
• Verwandeln Sie modernste Wahrnehmungsforschung in zuverlässige, skalierbare Produktionspipelines (Cloud + Edge-Modellvarianten).
• Leiten Sie BEV / Multi-Kamera-Wahrnehmung mit Fokus auf Straßeninfrastruktur (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 der Bewertung neuer Ansätze involviert. Diese Rolle erfordert einen aktiven technischen Beitrag, nicht nur Führung.
• Helfen Sie beim Aufbau und der Skalierung eines leistungsstarken Wahrnehmungsengineering-Teams von Grund auf, indem Sie Schlüsselkräfte einstellen, technische Führungskräfte entwickeln und Ingenieurstandards, Entwicklungsprozesse und eine starke Kultur technischer Exzellenz etablieren.
• 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, KI, Computer Vision, Robotik, autonomem Fahren, räumlicher KI oder verwandten Bereichen, einschließlich praktischer Erfahrung mit Computer Vision, Wahrnehmung oder Szenenverständnissystemen.
• Nachweisliche Erfahrung in der Überführung von ML- oder Computer Vision-Modellen von 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 räumlichen KI.
• Erfahrung mit Deep Learning-Frameworks, vorzugsweise PyTorch.
• Erfahrung in der Bereitstellung von KI-/Wahrnehmungssystemen auf eingebetteten, automobilen, robotischen oder anderen hardwarebeschränkten Plattformen.
• Praktische Erfahrung in der Bereitstellung und Optimierung von KI-/Wahrnehmungsmodellen für die Produktion, einschließlich Latenz, Speicher, Durchsatz, Quantisierung, Kompression und Bereitstellungsabläufe wie TensorRT und ONNX.
• 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.

Good to Have:

• Erfahrung mit BEV, Multi-Kamera-Wahrnehmung, 3D-Wahrnehmung, Lidar-Kamera-Fusion oder Belegungsprognose.
• Erfahrung mit Architekturen wie BEVFormer, BEVFusion oder ähnlichen räumlichen Wahrnehmungsmodellen.
• Erfahrung im Benchmarking von Modellen auf echter Hardware und im Umgang mit Latenz-, Speicher- und Durchsatzbeschränkungen.
• Vertrautheit mit QNN, TensorRT, Graphoptimierung, Operator-Kompatibilität oder hardware-spezifischen Kompilierungsabläufen.
• Erfahrung mit geospatialen Daten, Kartenprioren, Straßen-Topologie, 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.
• Exposition gegenüber automobilen Sicherheitsstandards wie ISO 26262 oder SOTIF.
• Veröffentlichungen oder starke Forschungsbeiträge in Computer Vision, Wahrnehmung, Robotik oder maschinellem Lernen.
• Erfahrung in schnell wachsenden, skalierbaren oder schnelllebigen Produktumgebungen.

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 gegebenenfalls die Überprüfung von Beschäftigung, Ausbildung und strafrechtlichen Vergehen.