Senior Applied AI / ML Data Engineer (f/m/x)

Sind Sie bereit für die Zukunft? Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen stehen an der Spitze, wenn es darum geht, die nächste Generation der Mobilität in Bereichen wie automatisiertes Fahren zu gestalten. Es erfordert jedoch echte intellektuelle Führung und Expertise, um die KI-Trends und Technologien zu identifizieren und zu nutzen, die die Art und Weise, wie Menschen reisen, nachhaltig verändern werden. In einem internationalen Team von Experten gestalten wir die Zukunft der intelligenten Mobilität, indem wir datenschutzfreundliche Daten- und Modelllösungen für die nächsten Edge-AI-Produkte entwickeln. Zu Ihren Aufgaben gehört das Design von Datenpipelines für die Aufnahme, Kuratierung, Pseudonymisierung und Versionierung. Darüber hinaus implementieren Sie reproduzierbare Trainings- und Feinabstimmung-Bauten für GenAI-Edge-Gerätemodelle. Sie richten Experimentverfolgung und Artefakt-Register für Modellvarianten ein. Außerdem bauen Sie Evaluierungssuiten, die relevante KPIs wie Latenz, Speicher, Halluzination, Sicherheit und Schäden abdecken. Sie optimieren den Aufbau von Datensätzen für kleine LLMs, einschließlich Anweisungstuning, Präferenzdaten und synthetischen Daten mit Kontrollen. Sie bauen und betreiben die Datenpipelines und bieten Selbstbedienungswerkzeuge für das Team an. Was erwartet Sie? Eine herausfordernde Rolle in einem dynamischen Arbeitsumfeld mit vielen Möglichkeiten zur persönlichen und beruflichen Weiterentwicklung.

Der ideale Kandidat bringt einen Hochschulabschluss in Informatik, Ingenieurwesen oder einem verwandten Bereich mit. Sie verfügen über mehrere Jahre Erfahrung im maschinellen Lernen mit Python (PyTorch) und haben fundierte Softwarekenntnisse in den Bereichen Testen, Profiling und CI/CD. Praktische Kenntnisse in der Evaluierung im großen Maßstab, einschließlich Goldstandards, Online-Metriken, Drift-Erkennung und Regressionstests sind erforderlich. Erfahrung mit A/B-Experimenten, Grundlagen der kausalen Inferenz und datenschutzfreundlichen Lernmustern sind von Vorteil. Sie sind motiviert, Kundenprobleme zu erkennen und innovative Lösungen mit den verfügbaren Technologien zu finden. Sie arbeiten gerne an komplexen Problemen in einem internationalen Inhouse-Team von Experten. Ein hohes Maß an Englischkenntnissen ist erforderlich; Deutschkenntnisse sind von Vorteil. Sie sind bereit, proaktiv zu handeln, verfügen über eine praktische Mentalität, starke Problemlösungsfähigkeiten und ausgezeichnete interdisziplinäre Kommunikationsfähigkeiten.