Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und evaluiere moderne ML-Algorithmen für Fahrzeugüberwachung und Sicherheitslösungen.
- Unternehmen: ZF LIFETEC, führend in passiven Sicherheitssystemen mit innovativer Kultur.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, Homeoffice-Möglichkeiten und ein modernes Büro.
- Weitere Informationen: Werde Teil eines motivierten Teams von Experten in einem dynamischen Umfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Fahrzeugsicherheit mit modernster Technologie.
- Qualifikationen: Master-Abschluss in Informatik und Erfahrung in Machine Learning Projekten.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
ZF LIFETEC ist einer der weltweit führenden Anbieter von passiven Sicherheitssystemen. Als Simi Automotive, ein globaler Innovationsführer für Motion-Capture-Software und komplette Systeme zur Aufzeichnung und Analyse menschlicher Bewegungen und eine Tochtergesellschaft von ZF LIFETEC, tragen wir mit unserer Erfahrung in kamerabasierten Systemen zur Entwicklung von Lösungen für die Überwachung des Fahrzeuginnenraums und die Sicherheit der Insassen bei. Wir arbeiten an adaptiven Rückhaltesystemen mit unseren Kollegen bei ZF LIFETEC.
Wir suchen einen hochqualifizierten und motivierten ML Engineer, der unser KI-Team verstärkt. Als ML Engineer werden Sie an einer Vielzahl spannender Projekte im Bereich der Überwachung des Fahrzeuginnenraums und der Produktionsqualitätsüberwachung arbeiten. Sie werden mit Softwareentwicklern und Dateningenieuren zusammenarbeiten, um moderne ML-Algorithmen für unsere Automobil-Demonstratoren zu entwerfen, zu trainieren, bereitzustellen und zu evaluieren.
Aufgaben:- Trainieren und Evaluieren von modernen tiefen neuronalen Netzwerken für Aufgaben wie bildbasierte Klassifikation, Erkennung, Segmentierung und Pose-Schätzung.
- Implementierung gut strukturierter und dokumentierter Codes für Trainingspipeline, Datenpipeline, qualitative Analysen und Leistungsbewertungen.
- Bereitstellung von Modellen auf eingebetteten/beschränkten Hardware.
- Datenprobenahme und -analyse für spezifische ML-Aufgaben.
- Analyse und Dokumentation der quantitativen und qualitativen Leistung von ML-Modellen.
- Bereitstellung wertvoller Rückmeldungen und Empfehlungen für die Datensammlung und -kennzeichnung für ML-Aufgaben.
- Analyse der Modellleistung in realen Demonstrationen in Fahrzeugen.
- Master-Abschluss in Informatik oder ähnlichem (Bitte senden Sie Ihr detailliertes Diplom).
- Erfahrung in Machine-Learning-Projekten während (Studenten-)Jobs, Praktika oder Abschlussarbeiten.
- Fundierte Kenntnisse in Machine Learning, Deep Learning und Computer Vision.
- Fundierte Programmierkenntnisse in Python und dessen Paketen, einschließlich PyTorch, Tensorflow, openCV usw.
- Kenntnisse über das Portieren von neuronalen Netzwerkmodellen auf eingebettete Systeme.
- Wünschenswert: Implementierung von Forschungspapieren und persönliche GitHub-Seite.
- Kenntnisse über moderne Architekturen neuronaler Netzwerkmodelle.
- Verständnis der Datenverteilung und deren Korrelation zum Training.
- Erfahrung mit Techniken zur Generierung synthetischer Daten, z.B. Diffusionsmodelle, variational autoencoders, GANs usw.
- Erfahrung mit Optimierungstechniken für Modelle auf eingebetteter Hardware, z.B. Quantisierung, Pruning usw.
Wir bieten die Möglichkeit, Verantwortung zu übernehmen und einen Unterschied zu machen, flache Hierarchien und flexible Arbeitszeiten. Neben der Arbeit in unserem neuen, modernen Büro in Unterschleißheim ist es auch möglich, teilweise von zu Hause aus zu arbeiten. Ein hochmotiviertes Team von Softwareentwicklern und Experten für maschinelles Lernen, das zusammenarbeitet, um das Fahren noch sicherer zu machen, freut sich darauf, Sie kennenzulernen!
Machine Learning Engineer - Automotive Unit Arbeitgeber: Sivara GmbH
ZF LIFETEC bietet als führender Anbieter von passiven Sicherheitssystemen ein inspirierendes Arbeitsumfeld für Machine Learning Engineers. In unserem modernen Büro in Unterschleißheim profitieren Sie von flexiblen Arbeitszeiten, flachen Hierarchien und der Möglichkeit, teilweise im Homeoffice zu arbeiten. Unser engagiertes Team aus Softwareentwicklern und ML-Experten freut sich darauf, gemeinsam innovative Lösungen zur Verbesserung der Fahrzeugsicherheit zu entwickeln und Ihnen zahlreiche Möglichkeiten zur persönlichen und beruflichen Weiterentwicklung zu bieten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Machine Learning Engineer - Automotive Unit erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Frag nach Informationen über offene Stellen oder Tipps für den Bewerbungsprozess.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe häufige Fragen zu Machine Learning und Programmierung. Wir empfehlen, deine Lösungen in einer klaren und strukturierten Weise zu präsentieren, um deine Denkweise zu zeigen.
✨Tipp Nummer 3
Zeige deine Projekte! Wenn du an spannenden ML-Projekten gearbeitet hast, präsentiere sie auf GitHub oder in einem Portfolio. Das gibt potenziellen Arbeitgebern einen Einblick in deine Fähigkeiten und deinen Stil.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung die richtigen Leute erreicht. Und vergiss nicht, ein persönliches Anschreiben beizufügen, das deine Motivation und Begeisterung für die Position zeigt.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Machine Learning Engineer - Automotive Unit mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Bewerbung persönlich:Zeig uns, wer du bist! Verwende eine freundliche und authentische Sprache in deinem Anschreiben. Erzähl uns, warum du dich für die Position als ML Engineer interessierst und was dich an der Arbeit bei Simi Automotive begeistert.
Betone deine relevanten Erfahrungen:Hebe deine bisherigen Projekte im Bereich Machine Learning hervor. Egal ob Praktika, Studienprojekte oder persönliche Arbeiten – wir wollen sehen, was du drauf hast und wie du deine Fähigkeiten in der Praxis angewendet hast.
Technische Skills klar darstellen:Stell sicher, dass deine Programmierkenntnisse und Erfahrungen mit Tools wie Python, PyTorch oder TensorFlow deutlich zur Geltung kommen. Wir suchen nach konkreten Beispielen, wie du diese Technologien in deinen Projekten eingesetzt hast.
Bewirb dich über unsere Website:Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass sie schnell und unkompliziert bei uns ankommt. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Sivara GmbH vorbereitet
✨Verstehe die Technologien
Mach dich mit den neuesten Entwicklungen in Machine Learning, Deep Learning und Computer Vision vertraut. Zeige im Interview, dass du die relevanten Technologien und Frameworks wie PyTorch und TensorFlow beherrschst und bereit bist, diese in der Praxis anzuwenden.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Erfahrungen, die du während deines Studiums oder Praktikums gesammelt hast. Sei bereit, über Herausforderungen zu sprechen, die du gemeistert hast, und wie du ML-Modelle trainiert und evaluiert hast. Das zeigt deine praktische Erfahrung und Problemlösungsfähigkeiten.
✨Fragen stellen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und dem Unternehmen. Frage nach den aktuellen Projekten im Bereich Fahrzeugüberwachung oder wie das Team die Zusammenarbeit zwischen Softwareentwicklern und Dateningenieuren gestaltet.
✨Präsentiere deine GitHub-Projekte
Wenn du eine GitHub-Seite hast, auf der du deine Arbeiten und Projekte zeigst, bringe diese zur Sprache. Zeige, dass du aktiv an ML-Projekten arbeitest und deine Fähigkeiten kontinuierlich verbesserst. Das kann einen großen Eindruck hinterlassen!
