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Konfiguration von Embedded-Software, Training von neuronalen Netzen auf GPU-Clustern und Azure Cloud sowie Optimierung für Steuergeräte.",[9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23],"Python","TensorFlow","PyTorch","Keras","JAX","CNN","RNN","Transformer","GAN","BEV","Azure","GPU-Training","Deep Learning","Embedded-Software","Automotive",null,"Chemnitz",50,"contracting","2026-07-13T13:25:35+00:00",{"id":30,"slug":31,"label":32},3,"ai_ml","AI & Machine Learning","KI-Entwickler Fahrassistenzsysteme (m\u002Fw\u002Fd)\nProjektnummer: FE36-85799-C\nStandort: Chemnitz, Sachsen\nArbeitsweise: Hybrid\nLaufzeit: Keine Angabe\nStartdatum: Keine Angabe\n\nDein Aufgabengebiet:\n- Konfiguration und Integration von Embedded-Software für Fahrassistenzsysteme\n\n- Entwicklung und Anpassung von Deep-Learning-Modellen auf Basis von Sensordaten\n\n- Auswahl passender Netzwerkarchitekturen wie CNN, RNN, Transformer, GAN oder BEV\n\n- Training und Optimierung von Modellen auf GPU-Clustern sowie in der Azure Cloud\n\n- Durchführung von Performance-Analysen und Hyperparameter-Tuning mit Tools wie TensorFlow oder PyTorch\n\n- Qualitätsbewertung trainierter Modelle nach gängigen Metriken im Automotive-Bereich\n\n- Optimierung neuronaler Netze für Steuergeräte hinsichtlich Laufzeit, Speicherbedarf und Robustheit\n\nDas bringst du mit:\n- Abgeschlossenes Ingenieursstudium der Technischen Informatik, Elektrotechnik oder einer vergleichbaren Fachrichtung\n\n- Sehr gute Kenntnisse in Python\n\n- Sicherer Umgang mit Keras, TensorFlow, PyTorch und JAX\n\n- Tiefe Erfahrung mit modernen Netzwerkarchitekturen wie CNN, RNN, Transformer, GAN und BEV\n\n- Fundiertes Verständnis von Trainings- und Optimierungsverfahren, insbesondere SGD - Varianten und adaptive Optimizer\n\n- Erfahrung im Training von Deep - Learning - Modellen auf GPU Systemen sowie im Multi GPU Umfeld\n\n- Praxis im Einsatz von Azure für Training, Datenmanagement und Experiment-Verwaltung\n\n- Gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift\n\nSkills: Automotive, Azure, Cloud, Datenmanagement, Elektrotechnik, Entwicklung, Informatik, Integration, KI, Konfiguration, Optimierung, Python, Software, Steuergeräte, Training, Tuning\n\nAnsprechpartner:\nEileen Krause\nSenior Talent Acquisition Expert\nFERCHAU GmbH, Niederlassung Chemnitz\nWinklerstraße 20\n09113 Chemnitz\n+49 371 26200912\neileen.krause@ferchau.com","Wir suchen einen erfahrenen KI-Entwickler zur Mitgestaltung innovativer Fahrassistenzsysteme. In dieser Rolle werden Sie an der Entwicklung und Optimierung von Deep-Learning-Modellen für Fahrzeugsensorik arbeiten und damit einen wesentlichen Beitrag zur Sicherheit und Intelligenz moderner Fahrzeuge leisten.\n\nIhre Aufgaben umfassen die Konfiguration und Integration von Embedded-Software für Fahrassistenzsysteme sowie die Entwicklung und Anpassung von Deep-Learning-Modellen basierend auf Sensordaten. Sie wählen geeignete Netzwerkarchitekturen wie CNN, RNN, Transformer, GAN oder BEV aus und trainieren diese auf GPU-Clustern sowie in Cloud-Umgebungen. Darüber hinaus führen Sie Performance-Analysen durch, optimieren Hyperparameter und bewerten die Qualität trainierter Modelle nach branchenüblichen Metriken. Ein wichtiger Aspekt ist die Optimierung neuronaler Netze für Steuergeräte hinsichtlich Laufzeit, Speicherbedarf und Robustheit.\n\nSie verfügen über ein abgeschlossenes Ingenieursstudium in Technischer Informatik, Elektrotechnik oder einer vergleichbaren Fachrichtung. Sie bringen sehr gute Python-Kenntnisse mit und haben sichere Erfahrung mit Keras, TensorFlow, PyTorch und JAX. Tiefe Kenntnisse moderner Netzwerkarchitekturen sowie fundiertes Verständnis von Trainings- und Optimierungsverfahren sind essentiell. Praktische Erfahrung im Training von Deep-Learning-Modellen auf GPU-Systemen und im Multi-GPU-Umfeld wird vorausgesetzt. Erfahrung mit Cloud-Plattformen für Training, Datenmanagement und Experiment-Verwaltung ist von Vorteil. 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