Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und verbessere ML-gesteuerte Fahrmodelle für autonomes Fahren.
- Unternehmen: Wayve, ein innovatives Unternehmen im Bereich autonomes Fahren.
- Vorteile: Hybrid-Arbeitsmodell, flexible Arbeitszeiten und ein kreatives Arbeitsumfeld.
- Weitere Informationen: Mentoring-Möglichkeiten und Karrierewachstum in einem dynamischen Team.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Fahrens mit modernster Technologie und echten Auswirkungen.
- Qualifikationen: Erfahrung in Deep Learning und Softwareentwicklung, idealerweise in der Robotik.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Als ML Engineer im Application Engineering Team führen Sie wichtige Initiativen an, die die Grenzen des modellbasierten autonomen Fahrens erweitern – sowohl in Bezug auf die Kernfahrleistung als auch auf die funktionale Intelligenz wie Personalisierung, Komfort und Zusammenarbeit.
Sie entwerfen und liefern ML-gesteuerte Verhaltensweisen, die von assistiertem bis hin zu autonomem Fahren skalieren. Ihre Arbeit umfasst Modellarchitektur, Datenpipelines, Evaluierungsrahmen und die Bereitstellung in der realen Welt. Sie arbeiten eng mit den Teams AI Platform, Simulation, Robot SW und Model Release zusammen, um Systeme zu entwickeln, die leistungsfähig, anpassungsfähig und bereit für die Produktion sind.
Hauptverantwortlichkeiten:- Entwicklung und Verbesserung von End-to-End-Fahrmodellen mit modernster Leistung, Robustheit und Generalisierung.
- Leitung von Projekten zum personalisierten und kollaborativen Fahren, einschließlich Verhaltensanpassung, Komfortabstimmung und Benutzeranpassung.
- Aufbau von Evaluierungs-Pipelines und Metriken für sowohl geschlossene als auch offene Fahrleistungs- und Produktbereitschaft.
- Kuratiertes und abgebautes reales und synthetisches Datenmaterial zur Förderung der Szenariovielfalt, Abdeckung und spezifischen Entwicklung von Funktionen.
- Einflussnahme auf Architekturentscheidungen, Trainingsmethoden und Bereitstellungspfade für produktionsgerechte Lernsysteme.
- Cross-funktionale Zusammenarbeit mit verschiedenen Teams, um Integration und Iterationsgeschwindigkeit sicherzustellen.
- Mentoring von Senior Engineers und Gestaltung der langfristigen technischen Ausrichtung im Bereich Autonomie.
Um Sie als Machine Learning Engineer bei Wayve erfolgreich zu machen, suchen wir die folgenden Fähigkeiten und Erfahrungen:
Erforderlich:- Umfangreiche und nachweisbare Erfahrung in der Bereitstellung von Deep-Learning-Systemen in der Produktion.
- Experte in Deep Learning (insbesondere sequenzielle Modelle, Steuerung, Planung oder Wahrnehmung).
- Versiert in Python und anderen relevanten Sprachen (z.B. C++ und CUDA) sowie ML-Frameworks (insbesondere PyTorch), mit einem soliden Fundament in Software-Engineering-Praktiken.
- Erfahrung mit Echtzeitsystemen oder Robotik, idealerweise mit Komponenten für Simulation oder Fahrzeug-in-the-Loop.
- Fähigkeit, technische Initiativen über Teams hinweg zu leiten, Ausrichtung voranzutreiben und Ingenieure zu betreuen.
- Frühere Erfahrungen im autonomen Fahren, Imitationslernen oder Trajektorienvorhersage.
- Vertrautheit mit Personalisierung, Modellierung menschlichen Verhaltens oder Inferenz von Fahrerabsichten.
- Erfahrung in der Integration von ML-Systemen in Produktionshardware oder Multi-Agenten-Simulation.
Dies ist eine Vollzeitstelle in unserem Büro in Leonberg. Bei Wayve möchten wir das Beste aus allen Welten, daher betreiben wir eine hybride Arbeitsrichtlinie, die Zeit in unseren Büros und Workshops kombiniert, um Innovation, Kultur, Beziehungen und Lernen zu fördern, sowie Zeit, die von zu Hause aus gearbeitet wird. Wir haben feste Arbeitszeiten, sodass Sie den Zeitplan bestimmen können, der am besten für Sie und Ihr Team funktioniert.
Machine Learning Engineer Arbeitgeber: Wayve
Wayve ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, an der Spitze der autonomen Fahrzeugtechnologie zu arbeiten. Mit einem hybriden Arbeitsmodell in Baden-Württemberg fördern wir eine innovative und kollaborative Unternehmenskultur, die sowohl persönliche als auch berufliche Entwicklung unterstützt. Unsere Mitarbeiter profitieren von flexiblen Arbeitszeiten, einer starken Teamdynamik und der Chance, direkt zur Sicherheit und Effizienz unserer Fahrzeugflotte beizutragen.
