你的责任
- Entwicklung angewandter KI-Modelle für Echtzeit-Wahrnehmung, Klassifikation und situationsbezogenes Verständnis
- Arbeit mit multimodalen Daten
- Aufbau skalierbarer, latenzarmer Inferenz-Pipelines für Edge- und hybride Umgebungen (Onboard + Offline)
- Konzeption und Evaluierung Kl-gestützter Entscheidungsunterstützungssysteme (regelbasiert, ML-basiert oder hybride Ansätze, einschließlich Reinforcement Learning
- Zusammenarbeit mit Software-, Plattform- und Integrationsteams zur Implementierung auf realer Hardware
- Ständiger Fokus auf Robustheit, Erklärbarkeit und Sicherheit
您的资料
- Abgeschlossenes Master- oder Promotionsstudium in Informatik oder in einem eng verwandten Fachgebiet (z. B. Machine Learning, Signalverarbeitung) mit sehr guten Noten
- Fundierte Kenntnisse im Bereich Machine Learning (Deep Learning, Statistisches Lernen, Representation Learning, Reinforcement Learning)
- Praxiserfahrung in der Klassifikation von Sensordaten, Signalverarbeitung oder Computer Vision
- Sicherer Umgang mit Python, PyTorch ä.
- Hoher Anspruch an Software-Engineering-Standards (Cl/CD, Testing, Modularität)
- Sehr gute Englisch- und Deutschkenntnisse in Wort und Schrift
Wünschenswert
- Erfahrung im Aufbau latenzsensitiver ML-Pipelines sowie in Modellkompression oder -Optimierung
- Vertiefte Kenntnisse in Entscheidungsunterstützungssystemen und/oder Reinforcement Learning
- Hintergrundwissen in den Bereichen KI-Robustheit und lnterpretierbarkeit
您的好处
Für uns ist es selbstverständlich, Ihnen optimale Rahmenbedingungen zu bieten. Dazu gehören unter anderem:
- Einen ausgeprägten Teamspirit.
- Ein spannendes, vielfältiges und innovatives Arbeitsumfeld und eine angenehme Arbeitsatmosphäre mit offener Unternehmenskultur und flachen Hierarchien.
- Hybrides Arbeiten im Büro in München und mobil (z.B. im Home-Office).
Sowie diverse Benefits: https://www.thyssenkrupp-transrapid.com/de/karriere/arbeiten-bei-uns
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Kirsten Harling
kirsten.harling@thyssenkrupp.com
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