Senior Staff Customer Engineer – Automotive AI

Bei Sonatus treiben wir die Transformation zu KI-gestützten, softwaredefinierten Fahrzeugen voran. Traditionelle Methoden der Automobilsoftware können mit den Erwartungen der Verbraucher, die durch die Mobilindustrie geprägt sind, nicht Schritt halten – wo Funktionen sich schnell weiterentwickeln, nahtlos aktualisiert werden und kontinuierlich verbessert werden. Deshalb vertrauen führende OEMs Sonatus, um diesen Wandel zu beschleunigen. Unsere Technologie ist bereits in mehr als 6 Millionen Fahrzeugen auf der Straße im Einsatz und expandiert schnell.

Sonatus hat seinen Hauptsitz in Sunnyvale, CA, und beschäftigt weltweit über 250 Mitarbeiter. Wir kombinieren die Agilität eines schnell wachsenden Unternehmens mit dem Maßstab und der Wirkung eines etablierten Partners. Unterstützt von starker Finanzierung und bewährt durch globale Einsätze lösen wir einige der interessantesten und komplexesten Herausforderungen der Branche. Schließen Sie sich uns an und helfen Sie, das Mögliche neu zu definieren, während wir die Zukunft der Mobilität gestalten.

Sonatus steht an der Spitze der Transformation der Automobilindustrie in eine softwaredefinierte Zukunft, in der Fahrzeuge sich kontinuierlich weiterentwickeln, anstatt statische Produkte zu sein. Dieser Wandel schafft eine einzigartige Gelegenheit, an bahnbrechenden Technologien zu arbeiten, die direkt beeinflussen, wie OEMs ihre Fahrzeuge entwerfen, bereitstellen und verbessern. Bei Sonatus sind die Mitarbeiter befugt, zu innovieren, mit führenden Automobilherstellern zusammenzuarbeiten und komplexe, reale Herausforderungen im großen Maßstab zu lösen. Es ist ein Umfeld, in dem zukunftsorientierte Ingenieure und Führungskräfte die nächste Generation der Mobilität gestalten können, während sie gemeinsam mit einem Unternehmen wachsen, das bedeutende Veränderungen in der Branche vorantreibt.

Sonatus sucht einen hochmotivierten, erfahrenen KI-Ingenieur, der unserem Customer Engineering (CE) Team beitritt und hilft, KI-gesteuerte Lösungen für Automobil-OEMs und Tier-1-Kunden bereitzustellen. In dieser Rolle arbeiten Sie direkt mit Kunden zusammen, um reale Herausforderungen in ihren Fahrzeugumgebungen zu verstehen und diese Herausforderungen in praktische Lösungen mit Hilfe der KI-Technologien von Sonatus zu übersetzen. Eine Schlüsselverantwortung dieser Rolle besteht darin, KI-Funktionen auf der Sonatus KI-Plattform in Cloud-Umgebungen (Sonatus oder kundenverwaltet) zu integrieren und bereitzustellen, während eine nahtlose Interaktion mit fahrzeugseitigen Systemen und Daten sichergestellt wird. Diese Position arbeitet in einem vorab eingesetzten Ingenieurmodell und arbeitet eng mit den Ingenieurteams der Kunden zusammen, um End-to-End-Lösungen von der Problembeschreibung bis zur Bereitstellung zu liefern.

Rollen und Verantwortlichkeiten:

• Partnerschaft mit Automobil-OEMs und Tier-1-Zulieferern zur Identifizierung, Gestaltung und Priorisierung von hochwirksamen, KI-gesteuerten Anwendungsfällen, um Kunden in Richtung skalierbarer und hochgradig nutzbarer Lösungen zu führen.
• Als vertrauenswürdiger Berater für Kunden agieren, indem man die Problembeschreibung gestaltet, Annahmen herausfordert und technische Entscheidungen in Richtung skalierbarer KI-Lösungen lenkt.
• Die Ausrichtung und Akzeptanz von Lösungen vorantreiben, indem man die Trade-offs, ROI und langfristigen architektonischen Implikationen klar gegenüber technischen und geschäftlichen Stakeholdern artikuliert.
• KI/ML-basierte Lösungen in Cloud- und Fahrzeugumgebungen entwerfen, integrieren und bereitstellen, um End-to-End-Fahrzeug-zu-Cloud-Anwendungsfälle mit zuverlässigem Datenfluss und Systeminteroperabilität zu ermöglichen.
• KI-Modelle, PoCs und produktionsbereite Lösungen entwickeln und iterieren, wobei die Leistung kontinuierlich basierend auf realen Daten und Kundenfeedback verbessert wird.
• Technische Diskussionen und Lösungsüberprüfungen leiten, die sich auf die Machbarkeit von KI, Modellleistung, Trade-offs und Systembeschränkungen konzentrieren.
• Risiken im Zusammenhang mit der Bereitstellung und Integration von KI identifizieren (z.B. Datenverfügbarkeit, Sicherheitsbeschränkungen, Modellzuverlässigkeit) und Strategien zur Minderung vorantreiben.
• Mit internen Teams (KI-Plattform, Produkt, Engineering) zusammenarbeiten, um KI-Fähigkeiten, Modellbereitstellungspipelines und Plattformskalierbarkeit zu verbessern.

Anforderungen:

• Abschluss in Informatik, Ingenieurwesen oder einem verwandten Bereich (Master oder PhD bevorzugt).
• 12+ Jahre Erfahrung in KI / Maschinelles Lernen, Datenengineering oder verwandten Bereichen, mit Erfahrung in der Automobilsoftware oder Fahrzeugsystemen.
• Solides Verständnis von maschinellem Lernen, Datenanalyse und KI-basierten Systemen, einschließlich praktischer Erfahrung in der Bereitstellung realer Lösungen.
• Erfahrung im Entwurf und in der Arbeit mit Datenpipelines, Analyse-Workflows und modellgetriebenen Systemen.
• Starke Erfahrung in der Bereitstellung und im Betrieb von Software in Cloud-Umgebungen (AWS, Azure, GCP oder kundenverwaltete Infrastruktur).
• Erfahrung in der Integration plattformbasierter Lösungen mit externen Systemen, Datenpipelines und APIs.
• Vertrautheit mit Containerisierung und Bereitstellungstechnologien wie Docker und Kubernetes.
• Starke praktische Erfahrung in der Entwicklung, Integration und Bereitstellung von KI/ML-basierten Lösungen in Produktionsumgebungen.
• Nachgewiesene Fähigkeit, die Richtung des Kunden zu beeinflussen und technische Entscheidungen in kundenorientierten Engagements voranzutreiben.
• Erfahrung in der Leitung technischer Entdeckungen, der Gestaltung unklarer Problemräume und der Vorschlag skalierbarer Lösungsansätze.
• Nachgewiesene Fähigkeit, komplexe technische Konzepte klar und überzeugend sowohl technischen als auch nicht-technischen Stakeholdern zu kommunizieren.
• Fähigkeit, effektiv in unklaren Umgebungen zu arbeiten und Klarheit, Ausrichtung und Ausführung voranzutreiben.
• Erfahrung in der Kundenengineering, Lösungsengineering oder in vorab eingesetzten Ingenieurrollen ist sehr wünschenswert.
• Vertrautheit mit modernen KI-Methoden wie Agentic AI, Retrieval-Augmented Generation (RAG) oder datengestützter Automatisierung ist von Vorteil.