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Senior-Staff-Softwareentwickler für maschinelle Wahrnehmung
- Arbeitszeit
- Vollzeit
- Erfahrung
- Mindestens 7 Jahre gezielte Erfahrung mit Architektur und Deployment von 2D/3D-Objekterkennungsmodellen sind erforderlich. Hinzu kommt Praxis im gesamten Wahrnehmungsstack.
- Vergütung
- Gehalt nicht angegeben
Die Rolle in Kürze
Die Rolle entwickelt das Wahrnehmungssystem für die autonome Bodenabfertigung weiter und verantwortet Modelle, Trainingsdaten sowie deren produktiven Einsatz. Sie erstellt und realisiert die technische Roadmap und unterstützt Nachwuchsingenieure durch Mentoring zu bewährten Verfahren.
Deine Aufgaben
- Die Rolle entwirft 3D-Objekterkennungsmodelle einschließlich multimodaler Ansätze mit Kamera, LiDAR und Radar.
- Sie entwickelt und pflegt eine Pipeline zur Datenerfassung und zur Auswertung anhand von Metriken.
- Sie entwickelt einen proprietären multimodalen Datensatz für Training und Evaluation.
- Sie trainiert 2D/3D-Objekterkennungsmodelle, überführt sie in den produktiven Betrieb und überwacht sie dort.
- Sie erstellt eine Roadmap für das Wahrnehmungssystem und setzt sie um.
- Sie vermittelt Nachwuchsingenieuren im Mentoring bewährte Verfahren.
Das solltest du mitbringen
Erforderlich
- Erforderlich ist ein Masterabschluss oder eine Promotion in Informatik, Robotik, Deep Learning oder einem verwandten Fachgebiet.
- Erforderlich sind mindestens 7 Jahre gezielte Erfahrung mit der Architektur und dem Deployment von 2D/3D-Objekterkennungsmodellen.
- Erforderlich ist praktische Erfahrung im gesamten Wahrnehmungsstack einschließlich Sensorik, Vorverarbeitung, Erkennung und Tracking.
- Erforderlich sind sichere Python-Kenntnisse.
- Erforderlich ist die Fähigkeit, Lücken zu erkennen und funktionsübergreifende Projekte zu leiten.
Von Vorteil
- Bevorzugt wird eine Promotion in Informatik, Robotik oder einer verwandten Disziplin.
- Bevorzugt werden Kenntnisse des gesamten Technologie-Stacks autonomer Fahrzeuge.
- Bevorzugt wird Erfahrung mit der Architektur von Wahrnehmungssystemen für Erkennung und Tracking.
- Bevorzugt werden Veröffentlichungen auf bedeutenden Konferenzen wie CVPR, ICRA, NeurIPS, IJCAI oder AAAI.
Veröffentlicht: 15.09.2026 · Quelle geprüft: 18.10.2026.
Die Angaben sind für RemoteFruit einheitlich aufbereitet. Maßgeblich bleibt die Originalanzeige. RemoteFruit steht in keiner Partnerschaft mit dem ausschreibenden Unternehmen.