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Fundierte Kenntnisse in Compiler-Design, MLIR\u002FLLVM und modernen ML-Compilern erforderlich.",[9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23],"Compiler-Design","MLIR","LLVM","ML-Compiler","C++","Python","PyTorch","ONNX","TensorFlow","TFLite","Quantisierung","ARM Architektur","Embedded Systems","NPU","DSP",null,"12 Monate ab April 2026","Hamburg oder München",80,"contracting","2026-07-06T14:15:18+00:00",{"id":31,"slug":32,"label":33},3,"ai_ml","AI & Machine Learning","Edge AI Optimization Engineer - Ab April - 12 + Monate\n\nAmoria Bond GmbHAnsprechpartner: Geshaw Al Yunis\nHamburg oder München, Deutschland\n20% RemoteFreiberuflichStart 4\u002F2026Dauer 12 Monate100% Auslastung\n\n- Projekt drucken\n- Projekt melden\nProjekt melden\n\nNachdem Sie das Projekt gemeldet haben, erhalten Sie eine Bestätigung per E-Mail. 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Wir bestätigen, dass wir alle Bewerbungen von Kandidaten jeden Alters und Erfahrungen gerne entgegennehmen.\nBewerben","Edge AI Optimization Engineer","Wir suchen einen erfahrenen Edge AI Optimization Engineer für ein Projekt mit einer Laufzeit von mindestens 12 Monaten. Der Einsatz beginnt im April 2026 und ist mit 100% Auslastung geplant. Die Position ist freiberuflich ausgeschrieben und bietet 20% Remote-Möglichkeiten. Der Arbeitsort ist flexibel zwischen Hamburg und München wählbar.\n\nIhre Hauptaufgaben umfassen die Implementierung und Wartung von Frontend-Importpipelines für führende ML-Frameworks wie PyTorch, ONNX, TensorFlow und TFLite. Sie entwickeln neue MLIR-Dialekte zur Systemanbindung und bauen kundenspezifische Pipelines für quantisierte Modelle auf, einschließlich der Integration großer Sprachmodelle. Darüber hinaus gestalten Sie Optimierungspässe, IR-Lowering und Backend-Mappings für verschiedene Zielplattformen und wirken an der gerätenahmen Codegenerierung mit, um effiziente Operator-Unterstützung und Microcode-Erzeugung zu ermöglichen.\n\nWir erwarten fundierte Kenntnisse in Compiler-Design, MLIR\u002FLLVM oder modernen ML-Compilern. Ein tiefes Verständnis von AI\u002FML-Modellen, Quantisierungsflows und hardwarebewussten Optimierungen ist erforderlich. Sie sollten sehr gute Programmierkenntnisse in C++ und Python mitbringen und Erfahrung mit Compiler-Pässen oder Device-Backends haben. Vertrautheit mit PyTorch, ONNX, TensorFlow und Modellexport-Workflows wird vorausgesetzt. 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