Machine Learning Engineer

sensmore automatisiert die größten Maschinen der Welt mit beispielloser Intelligenz. Unsere proprietäre Physical AI ermöglicht es schweren Maschinen wie Radladern, sich sofort an dynamische Umgebungen anzupassen und neue Aufgaben ohne vorheriges Training auszuführen. Wir integrieren modernste Robotik in eine Plattform, die Intelligenz- und Automatisierungsprodukte antreibt - und damit Produktivität und Sicherheit für Kunden in der Bergbau-, Bau- und angrenzenden Branchen transformiert.

Wir suchen einen erfahrenen Machine Learning Engineer mit Fachkenntnissen in der Wahrnehmung, um unser Team zu verstärken. Diese Rolle erfordert einen starken Hintergrund in Computer Vision, Deep Learning und multimodaler Sensorfusion. Der erfolgreiche Kandidat wird die Entwicklung von Echtzeit-Wahrnehmungssystemen leiten, die es autonomen schweren Maschinen ermöglichen, in rauen, unstrukturierten Umgebungen zu verstehen und zu operieren.

Hauptverantwortlichkeiten:

• Entwurf und Implementierung von Deep Learning-Modellen für 3D-Wahrnehmung, einschließlich Objekterkennung, semantischer Segmentierung und Belegungsprognose.
• Entwicklung und Optimierung multimodaler Netzwerke zur Fusion von LiDAR-, Radar- und Kameradaten für autonome Fahrzeuge im Off-Highway-Bereich.
• Beitrag zu Vision-Language-Action (VLA)-Modellen, die Wahrnehmungs- und Spracheingaben für Physical AI integrieren.
• Optimierung von Trainings- und Inferenzpipelines für den Echtzeiteinsatz auf NVIDIA Edge-GPUs.
• Leitung von Dateninitiativen für den Wahrnehmungsstapel, von Datenpipelines und -kuratierung bis hin zur Modellevaluation.
• Zusammenarbeit mit interdisziplinären Teams zur Integration von Wahrnehmungssystemen in den vollständigen Autonomiestack.

Erforderliche Qualifikationen:

• Master oder PhD in Informatik, Robotik, Elektrotechnik oder einem verwandten Bereich.
• Versiert in Python; starke Erfahrung mit PyTorch.
• Tiefe Expertise in 3D-Wahrnehmung und Sensorfusion (LiDAR-Kamera-Radar).
• Praktische Erfahrung in der Bereitstellung von Deep Learning-Modellen in Echtzeit auf eingebetteter Hardware (TensorRT, ONNX, Jetson/Orin).
• Solides Verständnis von maschinellem Lernen, Deep Learning und autonomen Systemen.

Bevorzugte Fähigkeiten:

• Erfahrung mit transformerbasierten Wahrnehmungsarchitekturen oder VLA-Modellen.
• Vertrautheit mit BEV-Wahrnehmung und Multitask-Lernen.
• Erfahrung mit C++, ROS und mmdetection.
• Erfahrung mit Wahrnehmung in Offroad-, widrigen Wetter- oder sonstigen herausfordernden Bedingungen.
• Nachweisbare Erfolge in Veröffentlichungen oder bedeutender Branchenerfahrung im Bereich Deep Learning für autonomes Fahren oder Robotik.

Was wir bieten:

• Entwicklung von Physical AI für die größten Off-Highway-Maschinen der Welt – sie intelligent, sicher und bereit für jede schwierige Aufgabe zu machen.
• Teil eines Pioniers in der intelligenten Robotik, unterstützt von Point Nine und anderen Tier-1-Investoren.
• Kombination von modernster Robotikforschung in End-to-End-Lernen & Vision Language Action Model mit realen schweren mobilen Geräten.
• Gestalten Sie Ihren eigenen Karriereweg, ob Sie technischer Spezialist oder technischer Teamleiter werden möchten.
• Erleben Sie eine großartige Teamkultur, Getränke und ein erstaunliches Büroumfeld.

Vorteile:

• Attraktives Vergütungspaket und Aktienoptionen.
• Getränke vor Ort und regelmäßige soziale Veranstaltungen.
• Engagement mit Spitzenforschern, Ingenieuren und Vordenkern.
• Einfluss auf die Zukunft der Robotertechnologien und Bewältigung bedeutender technologischer Herausforderungen.
• Unterstützung bei der Umsiedlung nach Berlin.