Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere KI-Modelle für Edge-Computing-Umgebungen.
- Unternehmen: NAXCON GmbH, führend in der deutschen IT- und Ingenieurbranche.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, professionelle Entwicklung und regelmäßige Teamevents.
- Weitere Informationen: Internationale Teamkultur und Unterstützung beim Deutschlernen.
- Warum dieser Job: Arbeite an innovativen Projekten mit modernster Technologie und mache einen echten Unterschied.
- Qualifikationen: Bachelor-Abschluss in Informatik oder verwandtem Bereich und Erfahrung in ML/Deep Learning.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 54000 - 78000 € pro Jahr.
NAXCON GmbH, located in the heart of Freiburg, is at the forefront of the German IT and engineering industry. Our experts have extensive knowledge in software and hardware development, state‐of‐the‐art electronics, and future‐oriented technologies such as artificial intelligence and virtual reality. We are not only dedicated to project work for our customers, but also intensively pursue in‐house innovation projects as well as research & development. Renowned companies from a wide range of German industries place their trust in us – demonstrating the outstanding expertise and commitment of our engineers.
Position: Machine Learning and AI Edge Deployment Engineer
Location: Germany
Type: Full‐time
About the Role
NAXCON requires a Machine Learning Engineer to design, optimize, and deploy AI models for edge computing environments. You will work across the full ML pipeline from algorithm design to optimized deployment on resource‐constrained hardware. This role bridges the gap between algorithm research and real‐world edge implementation, tackling challenges in model compression, low‐precision inference, and resource optimization.
Tasks
- Design and implement machine learning models for specialized applications
- Apply optimization techniques to reduce model footprint and computational requirements
- Deploy and validate models on target hardware platforms
- Measure and document model performance, accuracy, and resource utilization
- Develop software interfaces for model execution and runtime management
- Establish validation protocols and performance benchmarking methodologies
- Document algorithm performance and optimization trade‐offs
- Contribute to technical specifications and design documentation
Requirements
- Bachelor's degree in Computer Science, Electrical Engineering, Mathematics, or related field
- Minimum 4–6 years of ML/deep learning engineering experience
- Strong proficiency with major machine learning frameworks and tools
- Hands‐on experience with model optimization techniques for embedded deployment
- Demonstrated ability to implement models on resource‐constrained devices
- Solid understanding of low‐precision arithmetic and quantization methods
- Familiarity with embedded systems constraints and real‐time processing
Preferred Qualifications
- Background in computer vision, image processing, or signal analysis
- Experience with specialized domain applications (e.g., Earth observation, remote sensing)
- Knowledge of hardware acceleration for deep learning inference
- Familiarity with model serving and inference runtime systems
- Experience with continuous integration/continuous deployment for ML systems
What we offer
- Join a cosmopolitan and internationally mixed team: We welcome individuals from all backgrounds and cultures to contribute their unique perspectives and talents to our team.
- Polish your German language skills: If you are looking to improve your German language skills, we offer a supportive environment where you can practice and develop your language abilities: whether you are a beginner or an advanced speaker.
- Benefit from a fixed contact person from the company: We understand the importance of having a reliable point of contact within the company. That's why we assign a dedicated contact person who will provide guidance and support throughout your employment with us.
- Professional growth and development: With us, our engineers can immerse themselves in new industries or projects after just 1‐2 years and actively transfer knowledge.
- Enjoy regular team events with the company: We believe in the power of team building and fostering positive relationships within the workplace. That's why we organize regular team events to promote collaboration and strengthen our team bonds.
- Competitive compensation package: At NAXCON, we believe that our engineers are our greatest asset. That's why we offer a comprehensive and competitive compensation package that includes a salary commensurate with experience and expertise.
Machine Learning and AI Edge Deployment Engineer Arbeitgeber: NAXCON
NAXCON GmbH ist ein hervorragender Arbeitgeber, der in Freiburg ansässig ist und sich an der Spitze der deutschen IT- und Ingenieurbranche befindet. Wir bieten unseren Mitarbeitern nicht nur ein internationales und vielfältiges Team, sondern auch die Möglichkeit zur beruflichen Weiterentwicklung durch spannende Projekte und regelmäßige Teamevents. Zudem unterstützen wir aktiv die Verbesserung der Deutschkenntnisse und stellen einen festen Ansprechpartner zur Verfügung, um eine positive Arbeitsumgebung zu fördern.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Machine Learning and AI Edge Deployment Engineer erhalten könnten
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Fachleuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Wir sollten uns aktiv an Diskussionen beteiligen und unser Wissen teilen, um sichtbar zu werden.
✨Präsentiere deine Projekte!
Erstelle ein Portfolio oder eine persönliche Webseite, auf der du deine bisherigen Projekte und Erfolge im Bereich Machine Learning und KI präsentierst. Das zeigt nicht nur dein Können, sondern macht dich auch für potenzielle Arbeitgeber greifbarer.
✨Sei bereit für technische Interviews!
Bereite dich auf technische Fragen und praktische Tests vor, die deine Fähigkeiten im Machine Learning und in der KI herausfordern. Wir sollten unsere Kenntnisse über gängige Frameworks und Optimierungstechniken auffrischen, um im Interview zu glänzen.
✨Bewirb dich direkt über unsere Website!
Wenn du an einer Stelle interessiert bist, bewirb dich direkt über unsere Website. So zeigst du dein Interesse und kannst sicherstellen, dass deine Bewerbung die richtige Anlaufstelle erreicht.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Machine Learning and AI Edge Deployment Engineer mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Bewerbung persönlich!:Zeig uns, wer du wirklich bist! Verwende eine freundliche und authentische Sprache, um deine Persönlichkeit in die Bewerbung einzubringen. Das macht einen großen Unterschied und hilft uns, dich besser kennenzulernen.
Betone deine relevanten Erfahrungen:Stell sicher, dass du deine Erfahrungen im Bereich Machine Learning und AI klar hervorhebst. Erzähl uns von Projekten, an denen du gearbeitet hast, und wie du Herausforderungen gemeistert hast. Das zeigt uns, dass du die richtige Person für den Job bist!
Sei präzise und strukturiert:Halte deine Bewerbung übersichtlich und gut strukturiert. Verwende klare Absätze und Aufzählungen, um wichtige Informationen schnell zu vermitteln. So können wir deine Qualifikationen auf einen Blick erfassen.
Bewirb dich über unsere Website!:Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass sie schnell bei uns ankommt und du alle notwendigen Informationen bereitstellst. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei NAXCON vorbereitet
✨Verstehe die Technologien
Mach dich mit den neuesten Trends in der KI und dem maschinellen Lernen vertraut. Informiere dich über aktuelle Entwicklungen in der Edge-Computing-Technologie und sei bereit, darüber zu sprechen, wie du diese in deinen Projekten angewendet hast.
✨Präsentiere deine Projekte
Bereite eine kurze Präsentation deiner bisherigen Projekte vor, insbesondere solche, die sich auf Modelloptimierung und -implementierung konzentrieren. Zeige konkrete Ergebnisse und Herausforderungen, die du gemeistert hast, um deine praktische Erfahrung zu unterstreichen.
✨Fragen stellen
Bereite einige durchdachte Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Frage nach den spezifischen Herausforderungen, die das Unternehmen im Bereich der KI-Implementierung sieht, oder nach den Technologien, die sie bevorzugen. Das zeigt dein Interesse und Engagement.
✨Soft Skills betonen
Neben technischen Fähigkeiten sind auch Soft Skills wichtig. Betone deine Teamarbeit, Kommunikationsfähigkeiten und deine Bereitschaft zur kontinuierlichen Weiterbildung. Diese Eigenschaften sind entscheidend für die Zusammenarbeit in einem innovativen Umfeld.