Senior Software Engineer – AI and Autonomous Driving

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 mit modernsten Technologien Branchen weltweit 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 futuristische Autos zu integrieren.

NVIDIA steht für Innovation und hat Pioniere hervorgebracht, 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? Bewerben Sie sich jetzt, um Teil eines Teams zu werden, das die Branche revolutioniert und Innovationen auf neue Höhen treibt. Ihr Potenzial wartet!

Wir suchen einen Software Engineer auf mittlerem Niveau, um Produktions-KI für autonome Fahrzeuge zu entwickeln. Wenn Sie leidenschaftlich daran interessiert sind, robuste, leistungsstarke Modelle zu implementieren, die in echten Autos auf GPUs 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, verfeinern und iterieren Sie tief lernende Modelle (Vision, multimodal und transformerbasierte Architekturen) unter Verwendung großer Fahrdatensätze und optimieren Sie diese für Echtzeit-NVIDIA.
• Arbeiten Sie mit Multisensordaten – Kameras, Radar, Lidar – und tragen Sie zu Trainingspipelines, Datenqualitäts-Workflows und automatisierten Evaluierungsinfrastrukturen bei.
• Debuggen und beheben Sie Leistungsengpässe, Randfälle 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.
• Praktische Erfahrung im Training von tief lernenden 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.
• 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.