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Geforderte Qualifikationen
Abgschlossenes technisches Studium einer der Fachrichtungen Elektrotechnik, Informatik oder Mathematik oder vergleichbar Berufserfahrung von min. 2 Jahren mit thematischem Bezug, gerne auch im Rahmen einer Promotion Fundierte Kenntnisse in Methoden des Maschinellen Lernens Erfahrung mit min. einem Software-Framework TensorFlow, Caffe, Torch oder Theano Programmiererfahrung in C/C++ und Python Führerscheinklasse B bzw. 3
Aufgabengebiet
Prototypische Darstellung und reale Umsetzung künftiger Assistenzsysteme und automatisierter Fahrfunktionen Entwicklung und Implementierung von Algorithmen für Umfelderkennung und Situationsverständnis Schwerpunkt der Potentialanalyse von Methoden des Maschinellen Lernens (ML), z.B. der Einsatz Neuronaler Netze, gegenüber bestehenden klassischen Ansätzen Inbetriebnahme und Weiterentwicklung von Modulen auf ML-Basis, deren Bewertung im Vergleich zu einem Referenzsystem sowie die Evaluierung im Fahrversuch
Einsatzort
Unternehmen
Elektronische Fahrwerksysteme GmbH

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keyboard_arrow_upÜber uns: Die Elektronische Fahrwerksysteme GmbH (EFS) ist strategischer Entwicklungspartner und innovativer Technologieanbieter und beschäftigt sich schwerpunktmäßig mit den zentralen Themen des automatisierten Fahrens, der Fahrerassistenzsysteme und des Fahrwerks.Fahrerassistenzsysteme und Automatisierte Fahrfunktionen unterstützen den Fahrer bei der Bewältigung seiner Aufgaben und erhöhen dadurch Sicherheit und Komfort. Die Qualität hängt stark davon ab, wie gut das Umfeld des Fahrzeuges wahrgenommen wird. Hierzu werden immer mehr Sensoren im Fahrzeug verbaut; in Kombination mit intelligenten Algorithmen für Umfelderkennung und Situationsverständnis. Anhand der gewonnenen Informationen lässt sich ein Fahrzeugverhalten ableiten.Softwareentwickler (m/w/d) Maschinelles Lernen Vorentwicklung Autonomes Fahren Referenznummer: EFSGX1SW004Karrierelevel: Berufserfahrene TätigkeitenPrototypische Darstellung und reale Umsetzung künftiger Assistenzsysteme und automatisierter Fahrfunktionen Entwicklung und Implementierung von Algorithmen für Umfelderkennung und Situationsverständnis Schwerpunkt der Potentialanalyse von Methoden des Maschinellen Lernens (ML), z.B. der Einsatz Neuronaler Netze, gegenüber bestehenden klassischen Ansätzen Inbetriebnahme und Weiterentwicklung von Modulen auf ML-Basis, deren Bewertung im Vergleich zu einem Referenzsystem sowie die Evaluierung im Fahrversuch ProfilAbgschlossenes technisches Studium einer der Fachrichtungen Elektrotechnik, Informatik oder Mathematik oder vergleichbar Berufserfahrung von min. 2 Jahren mit thematischem Bezug, gerne auch im Rahmen einer Promotion Fundierte Kenntnisse in Methoden des Maschinellen Lernens Erfahrung mit min. einem Software-Framework TensorFlow, Caffe, Torch oder Theano Programmiererfahrung in C/C++ und Python Führerscheinklasse B bzw. 3Fühlen Sie sich angesprochen ?Bewerben Sie sich über unsere Karriereseite unter www.efs-auto.com/karriereWir freuen uns auf Ihre Bewerbung!Vanessa KrausTel. +49 8458 397 30-2990 karriere@efs-auto.com Elektronische Fahrwerksysteme GmbHDr.-Ludwig-Kraus-Straße 6 | 85080 Gaimersheimefs.auto.com/karriereEin Joint Venture der AKKA-Gruppe und der Audi Electronics Venture GmbH
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