Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative ML-Algorithmen für die Automobilindustrie und arbeite an spannenden Projekten.
- Unternehmen: KOSTAL-Gruppe, ein global agierendes Familienunternehmen mit Fokus auf Technologie.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Entwicklungsmöglichkeiten in einem dynamischen Umfeld.
- Weitere Informationen: Wachse in einem kreativen Team mit exzellenten Karrierechancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Elektromobilität mit modernster Technologie und echten Herausforderungen.
- Qualifikationen: Studium in Informatik oder verwandten Bereichen und Erfahrung in ML/Data Science.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Wir sind die KOSTAL-Gruppe, ein weltweit agierendes, unabhängiges Familienunternehmen mit Stammsitz in Deutschland, das technologisch anspruchsvolle elektronische und mechatronische Produkte entwickelt und produziert. An 64 Standorten in 22 Ländern arbeiten mehr als 20.000 Mitarbeiter flexibel, kompetent und kundennah. Der Geschäftsbereich KOSTAL Automobil Elektrik entwickelt und produziert Leistungselektronik für die Elektromobilität, Steuergeräte für Komfortelektronik, sowie Benutzerschnittstellen vom Blinker-Schalter bis zum Touch-Display.
Verantwortlichkeiten
- Entwicklung robuster ML-Algorithmen für Intent-/Gestenerkennung auf Basis von fahrzeugseitiger Sensordaten (z. B. UWB-Radar), inklusive Echtzeit-Inferenz auf Edge-ECUs
- End-to-End-Ownership der ML-Pipeline: Datenerfassung am Prototyp-Fahrzeug, Ground-Truth/Labeling, Feature-Engineering, Modelltraining (PyTorch), Experiment-Tracking (MLflow), Modellversionierung und sicherstellen der Reproduzierbarkeit
- Edge-Deployment: Quantisierung/Optimierung (z. B. TorchScript/ONNX) zur Einhaltung strenger Latenz- und Ressourcenbudgets unter realen Bedingungen
- Aufbau und Betrieb von MLOps: CI/CD (z. B. Jenkins), Containerisierung (Docker/Dev Containers), Testautomatisierung (Unit-, Integrations- und On-Car-Validierung), Modell-Monitoring und -Drift
- Definition von Daten- und Testkampagnen, Fehleranalysen und Robustheitsbetrachtungen
- Erstellung technischer Dokumentationen (Modell- und Datenkarten, Evaluationsberichte, KPI-Tracking) sowie Präsentation der Ergebnisse
Qualifikationen
- Erfolgreich abgeschlossenes Studium der Informatik, Elektrotechnik, Mathematik, Physik oder vergleichbar
- Mehrjährige Berufserfahrung in angewandtem ML/Data Science möglichst im Embedded-/Automotive-Umfeld
- Sehr gute Kenntnisse in Python und PyTorch; sicher im Umgang mit MLflow für Experiment-Tracking und Modellverwaltung
- Praxis in Sensordatenverarbeitung und -fusion (z. B. UWB, Radar, IMU; optional Vision), Signalverarbeitung, Tracking (z.B. Kalman-/Particle-Filter) und robusten Klassifikations-/Erkennungsverfahren
- Erfahrung mit Edge-Optimierung: Quantisierung, Pruning, TorchScript/ONNX; Performance- und Latenz-Tuning unter Ressourcenrestriktionen
- Souverän in MLOps: Docker/Dev Containers (VS Code), Git/GitLab CI, reproduzierbare Trainingspipelines, Daten-/Modellversionierung (z. B. DVC), Testautomatisierung
- Kenntnisse in Embedded Linux/C++ von Vorteil; Erfahrung mit on-car Datenaufnahme (z. B. CAN/FlexRay, ROS2) und Versuchsdurchführung ist ein Plus
- Idealerweise Erfahrung im Automotive-Umfeld (Vorentwicklung/Seriennahe Entwicklung)
- Sehr gute Deutsch- und gute Englischkenntnisse
Machine Learning Engineer / Edge-ML Automotive (m/w/d/kA) Arbeitgeber: Soma Gmbh
Die KOSTAL-Gruppe ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern nicht nur ein dynamisches und innovatives Arbeitsumfeld bietet, sondern auch zahlreiche Möglichkeiten zur persönlichen und beruflichen Weiterentwicklung. Als Teil eines global agierenden Familienunternehmens profitieren Sie von einer flexiblen Arbeitskultur, die Teamarbeit und individuelle Initiative fördert, sowie von attraktiven Zusatzleistungen und einem starken Fokus auf Elektromobilität in der Automobilbranche.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Machine Learning Engineer / Edge-ML Automotive (m/w/d/kA) 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 die Firma und zeig dein Interesse an der Position.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe Coding-Challenges und ML-spezifische Fragen, um sicherzustellen, dass du deine Fähigkeiten unter Beweis stellen kannst. Wir empfehlen, auch praktische Beispiele aus deinen Projekten parat zu haben.
✨Tipp Nummer 3
Sei proaktiv! Wenn du eine interessante Stelle siehst, bewirb dich direkt über unsere Website. Zeig, dass du motiviert bist und bereit, die Initiative zu ergreifen.
✨Tipp Nummer 4
Mach dich mit den neuesten Trends im Bereich Machine Learning vertraut! Lies aktuelle Artikel und nimm an Webinaren teil, um dein Wissen auf dem neuesten Stand zu halten. Das zeigt dein Engagement und deine Leidenschaft für das Thema.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Machine Learning Engineer / Edge-ML Automotive (m/w/d/kA) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach es persönlich!:Zeig uns, wer du bist! Verwende in deinem Anschreiben eine persönliche Ansprache und erzähle uns, warum du dich für die Stelle als Machine Learning Engineer interessierst. Das macht deine Bewerbung einzigartig und hebt dich von anderen ab.
Betone deine Erfahrungen:Wir wollen wissen, was du drauf hast! Hebe relevante Erfahrungen hervor, die du in der ML/Data Science gesammelt hast, besonders im Automotive-Bereich. Zeige uns konkrete Projekte oder Erfolge, die deine Fähigkeiten unter Beweis stellen.
Sei präzise und strukturiert:Halte deine Bewerbung klar und übersichtlich. Verwende Absätze und Aufzählungen, um wichtige Informationen hervorzuheben. So können wir schnell erkennen, dass du die Anforderungen erfüllst und gut organisiert bist.
Bewirb dich über unsere Website:Um sicherzustellen, dass deine Bewerbung direkt bei uns landet, bewirb dich bitte über unsere Website. So können wir deine Unterlagen schneller bearbeiten und du bist einen Schritt näher an deinem Traumjob!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Soma Gmbh vorbereitet
✨Verstehe die Technologien
Mach dich mit den spezifischen Technologien und Tools vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, wie Python, PyTorch und MLOps. Zeige im Interview, dass du nicht nur die Theorie kennst, sondern auch praktische Erfahrungen hast.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Überlege dir konkrete Projekte oder Erfahrungen, die du in der Vergangenheit gemacht hast, die relevant für die Position sind. Sei bereit, über Herausforderungen zu sprechen, die du gemeistert hast, und wie du ML-Algorithmen erfolgreich implementiert hast.
✨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 Edge-ML oder wie das Team die Zusammenarbeit gestaltet.
✨Soft Skills betonen
Neben technischen Fähigkeiten sind auch Soft Skills wichtig. Betone deine Teamfähigkeit, Kommunikationsfähigkeiten und Problemlösungsansätze. Diese Eigenschaften sind besonders in einem dynamischen Umfeld wie der Automobilindustrie von Bedeutung.
