Sind Sie bereit für die Zukunft? Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen stehen an der Spitze, wenn es darum geht, die Mobilität der nächsten Generation in Bereichen wie automatisiertes Fahren zu gestalten. Es erfordert jedoch echte intellektuelle Führungsstärke und Expertise, um die KI-Trends und Technologien zu identifizieren und zu nutzen, die die Art und Weise, wie Menschen reisen, nachhaltig verändern werden. Wir sind ein internationales Team von Experten, das die Zukunft der intelligenten Mobilität gestaltet, indem wir fortschrittliche GenAI-Modelle für den intelligenten persönlichen Assistenten entwickeln und verfeinern. Gemeinsam erzielen wir Kundenimpact durch innovative Modelltechnik und robuste Datenpipelines. Was erwartet Sie? Sie wählen und passen Basis-Modelle für Sprachassistenten und Intelligenzaufgaben an. Darüber hinaus erstellen Sie saubere, reproduzierbare Trainings-, Feinabstimmungs- und Evaluierungspipelines, um Modelle für die jeweilige Problemstellung zu verfeinern. Sie implementieren erforderliche Komprimierungsstrategien wie Quantisierung, Pruning und Distillation, um kosteneffiziente Inferenz zu ermöglichen. Zusätzlich arbeiten Sie mit Performance-Ingenieuren an hardwarebewussten Modellvarianten und deren Leistung. Sie teilen sich die Verantwortung für Latenz- und Speicher-KPIs und liefern Modelle, die die Budgetanforderungen der Zielhardware erfüllen. Sie dokumentieren Designentscheidungen, Abwägungen und Modellkarten für Audits und Compliance. Was sollten Sie mitbringen? Ein abgeschlossenes Studium der Informatik, Ingenieurwissenschaften oder eines verwandten Fachgebiets. Mehrjährige Erfahrung im angewandten maschinellen Lernen und in der Modelltechnik. Fundierte Kenntnisse in den Frameworks PyTorch und Transformers. Expertise in der Modellkompression, Ausrichtung und Feinabstimmung von kleinen GenAI- und ML-Modellen. Erfahrung im Aufbau von Evaluierungssuiten und der Durchführung statistischer Analysen des Modellverhaltens. Praktisches Wissen über die Einschränkungen von Edge-Geräten wie RAM, Bandbreite, Cache und Kaltstart. Professionelle Englischkenntnisse, Deutsch ist von Vorteil. Sind Sie bereit, proaktiv mit einer Hands-on-Mentalität, starken Problemlösungsfähigkeiten und hervorragender interdisziplinärer Kommunikation zu handeln? Was bieten wir? Herausfordernde Projekte, mit denen wir gemeinsam die Mobilität von morgen gestalten. Ein breites Spektrum an persönlichen und beruflichen Entwicklungsmöglichkeiten. Attraktive, faire und leistungsbezogene Vergütung. Hohe Arbeitsplatzsicherheit. Jährliche Sonderzahlungen wie Urlaubsgeld, Weihnachtsbonus und Gewinnbeteiligung. Flexible Arbeitszeiten, einschließlich 6 Wochen Jahresurlaub und Überstundenvergütung. Viele weitere Vorteile.

Der ideale Kandidat sollte ein abgeschlossenes Studium in Informatik, Ingenieurwesen oder einem verwandten Bereich vorweisen können. Er sollte über mehrere Jahre Erfahrung im angewandten maschinellen Lernen und in der Modelltechnik verfügen. Fundierte Kenntnisse in den Frameworks PyTorch und Transformers sind erforderlich. Zudem sollte der Kandidat Expertise in der Modellkompression, Ausrichtung und Feinabstimmung von kleinen GenAI- und ML-Modellen mitbringen. Die Fähigkeit, Evaluierungssuiten aufzubauen und statistische Analysen des Modellverhaltens durchzuführen, ist ebenfalls wichtig. Praktisches Wissen über die Einschränkungen von Edge-Geräten wie RAM, Bandbreite, Cache und Kaltstart ist von Vorteil. Der Bewerber sollte über professionelle Englischkenntnisse verfügen, wobei Deutschkenntnisse als Pluspunkt gelten. Persönliche Eigenschaften wie eine proaktive Hands-on-Mentalität, starke Problemlösungsfähigkeiten und exzellente interdisziplinäre Kommunikationsfähigkeiten sind ebenfalls entscheidend.