Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle KI-Software für autonome Fahrzeuge und arbeite an innovativen Projekten.
- Unternehmen: NVIDIA, ein globaler Führer in KI und autonomem Fahren.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Gesundheitsleistungen und flexible Arbeitsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit spannenden Herausforderungen und Karrierechancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Automobiltechnologie mit bahnbrechenden KI-Modellen.
- Qualifikationen: 4–8 Jahre Erfahrung in Softwareentwicklung, idealerweise in KI oder Automobiltechnik.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Steigen Sie in die Zukunft mit NVIDIA, einem globalen Marktführer im Bereich KI-Computing, Datenwissenschaft und Grafik, der Innovationen in Künstlicher Intelligenz, Deep Learning und autonomen Fahrzeugen vorantreibt. Unser Team von Visionären gestaltet weltweit Branchen mit modernsten Technologien um. Schließen Sie sich uns auf einer aufregenden Reise als Senior Software Engineer an, wo Sie unseren ADAS-Software-Stack mit OEM-Anwendungen verbinden und Ihre Kreationen in Echtzeit auf die Straße bringen. Sie haben die Möglichkeit, fortschrittliche KI-Modelle in futuristischen Autos zu integrieren.
NVIDIA steht für Innovation und hat Pioniere, die die Welt mit ihren zukunftsorientierten Ansätzen gestalten. Dies ist Ihre Chance, Teil einer lebendigen Gemeinschaft zu sein, die die technologische Landschaft neu definiert. Bereit, die Zukunft der Automobiltechnologie mit NVIDIA zu gestalten? Wir suchen einen Mid-Level Software Engineer, um Produktions-KI für autonome Fahrzeuge zu entwickeln. Wenn Sie leidenschaftlich daran interessiert sind, robuste, leistungsstarke Modelle zu implementieren, die auf GPUs in echten Autos laufen, würden wir gerne von Ihnen hören.
Was Sie tun werden:
- Entwerfen, entwickeln und warten Sie C++- und Python-Software für Wahrnehmung, Vorhersage und Planung in fortschrittlichen Fahrerassistenz- und autonomen Fahrzeugsystemen.
- Trainieren, Feinabstimmen und Iterieren von Deep-Learning-Modellen (Vision, multimodal und transformerbasierte Architekturen) unter Verwendung großer Fahrdatensätze und Optimierung für Echtzeitinferenz auf NVIDIA-GPUs.
- Arbeiten Sie mit Multisensordaten – Kameras, Radar, Lidar – und tragen Sie zu Trainingspipelines, Datenqualitäts-Workflows und automatisierter Evaluierungsinfrastruktur bei.
- Debuggen und Beheben von Leistungsengpässen, Randfällen und Integrationsherausforderungen in einem komplexen, sicherheitskritischen Code.
- Zusammenarbeiten mit ML-Forschern, Systemingenieuren und Automobilpartnern, um Funktionen von Forschungsprototypen in produktionsbereite Systeme zu überführen.
Was wir sehen möchten:
- 4–8 Jahre Berufserfahrung in der Softwareentwicklung, idealerweise in den Bereichen KI, Robotik oder Automobil.
- Kenntnisse in C++ (modernes C++14/17 oder später) und Python, mit nachgewiesener Erfahrung im Schreiben von sauberem, wartbarem Code.
- Training von Deep-Learning-Modellen (PyTorch oder TensorFlow): Entwerfen von Experimenten, Abstimmen von Hyperparametern, Arbeiten mit großen Datensätzen und Debuggen des Modellverhaltens.
- Starke Linux-Entwicklungsfähigkeiten: Erstellen, Debuggen, Profilieren, Versionskontrolle (git) und Arbeiten innerhalb von CI/CD-Workflows.
- Vertrautheit mit einem oder mehreren der folgenden Bereiche: GPU-Programmierung und -Optimierung (CUDA, TensorRT, cuDNN), Computer Vision und Wahrnehmung (Objekterkennung, Segmentierung, Multi-Objekt-Tracking), Robotik oder autonome Systeme (ROS, ADAS-Funktionen, Simulationsumgebungen).
Wie Sie sich von der Masse abheben können:
- Erfahrung mit Kamerakalibrierung, Sensorfusion oder Multi-Kamera-Wahrnehmungssystemen.
- Kenntnisse in der Modelloptimierung und -bereitstellung: Quantisierung (INT8, FP8, 4-Bit), TensorRT-LLM, ONNX Runtime oder ähnliche Frameworks.
- Hintergrund in der Trainingsinfrastruktur: verteiltes Training, Experimentverfolgung, Datensatzversionierung, Hyperparameter-Optimierung.
- Verständnis von Softwarequalitätspraktiken für sicherheitskritische Systeme (Code-Review, Unit-Tests, statische Analyse; Kenntnisse der Automobilstandards sind von Vorteil).
- Open-Source-Beiträge oder veröffentlichte Arbeiten in den Bereichen KI, Robotik oder GPU-Computing.
Arbeiten Sie an herausfordernden, realen Problemen, bei denen Ihr Code direkt die Sicherheit und Leistung von Fahrzeugen beeinflusst. Arbeiten Sie mit einem talentierten, multidisziplinären Team von Forschern, Ingenieuren und Automobilexperten zusammen. Lösen Sie schwierige technische Probleme an der Schnittstelle von Deep Learning, Echtzeitsystemen und Produktionssoftwareentwicklung. Wenn diese Gelegenheit mit Ihrem Hintergrund und Ihren Interessen übereinstimmt, bewerben Sie sich bitte mit Ihrem Lebenslauf und einer kurzen Beschreibung relevanter Projekte (Links zu GitHub, Veröffentlichungen oder technischen Berichten sind willkommen). Wir freuen uns darauf, mit Ihnen in Kontakt zu treten.
Senior Software Engineer – AI and Autonomous Driving Arbeitgeber: NVIDIA Gruppe
NVIDIA ist ein herausragender Arbeitgeber, der innovative Technologien im Bereich KI und autonomes Fahren vorantreibt. Mit einer dynamischen Arbeitskultur, die Kreativität und Zusammenarbeit fördert, bietet das Unternehmen seinen Mitarbeitern zahlreiche Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung und zur Mitgestaltung zukunftsweisender Projekte. In einem inspirierenden Umfeld, das von Visionären geprägt ist, haben Sie die Chance, an realen Herausforderungen zu arbeiten und Ihre Fähigkeiten in einem globalen Technologieführer einzubringen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Software Engineer – AI and Autonomous Driving erhalten könnten
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns nicht nur Bewerbungen verschicken, sondern auch aktiv Gespräche führen und Beziehungen aufbauen!
✨Sei bereit für technische Interviews!
Mach dich mit typischen Fragen und Herausforderungen vertraut, die in technischen Interviews gestellt werden. Übe das Programmieren unter Druck, damit du im Interview glänzen kannst!
✨Präsentiere deine Projekte!
Zeige uns deine besten Arbeiten! Erstelle ein Portfolio oder eine GitHub-Seite, auf der du deine Projekte und Code-Beispiele präsentierst. Das gibt den Recruitern einen Einblick in deine Fähigkeiten.
✨Bewirb dich direkt über unsere Website!
Wir bei StudySmarter lieben es, wenn du dich direkt über unsere Website bewirbst. So können wir deine Bewerbung schneller bearbeiten und du zeigst uns dein Interesse an der Position!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior Software Engineer – AI and Autonomous Driving mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!:Wenn du deine Bewerbung schreibst, lass deine Persönlichkeit durchscheinen. Wir suchen nach echten Menschen, die Leidenschaft für Technologie und Innovation haben. Zeig uns, was dich antreibt und warum du Teil unseres Teams werden möchtest!
Mach es konkret!:Verwende konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung, um deine Fähigkeiten zu untermauern. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die mit KI oder autonomem Fahren zu tun hatten, erzähl uns davon! Das gibt uns einen besseren Einblick in dein Können.
Achte auf Details!:Stelle sicher, dass deine Bewerbung fehlerfrei ist. Rechtschreibfehler oder unklare Formulierungen können einen schlechten Eindruck hinterlassen. Nimm dir die Zeit, alles sorgfältig zu überprüfen, bevor du es absendest.
Bewirb dich über unsere Website!:Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass sie schnell und effizient bearbeitet wird. Außerdem kannst du sicher sein, dass du alle erforderlichen Informationen bereitstellst!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei NVIDIA Gruppe vorbereitet
✨Verstehe die Technologien
Mach dich mit den neuesten Entwicklungen in der KI und autonomen Fahrzeugtechnologien vertraut. Informiere dich über NVIDIA's Produkte und deren Einsatzmöglichkeiten, um im Interview gezielt Fragen stellen zu können und dein Interesse zu zeigen.
✨Präsentiere deine Projekte
Bereite eine kurze Präsentation deiner bisherigen Projekte vor, insbesondere solche, die C++, Python oder Deep Learning beinhalten. Zeige, wie du Herausforderungen gemeistert hast und welche Ergebnisse du erzielt hast, um deine praktische Erfahrung zu unterstreichen.
✨Technische Vorbereitung
Erwarte technische Fragen zu C++, Python und Deep Learning. Übe das Lösen von Programmieraufgaben und das Debuggen von Code, um deine Fähigkeiten zu demonstrieren. Nutze Plattformen wie LeetCode oder HackerRank, um dich auf mögliche Coding-Challenges vorzubereiten.
✨Teamarbeit betonen
Sei bereit, über deine Erfahrungen in der Zusammenarbeit mit interdisziplinären Teams zu sprechen. Betone, wie du mit ML-Forschern und Ingenieuren zusammengearbeitet hast, um innovative Lösungen zu entwickeln, und zeige, dass du ein Teamplayer bist, der auch in stressigen Situationen einen kühlen Kopf bewahrt.