Leitender ML-Ingenieur – Fahrspur- und Routennetz-Mapping

🕒 vor 3 Monaten

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May Mobility

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51 - 200 Mitarbeiter

Gegründet 2017

🚘 Automobilindustrie

📦 Logistik

🚗 Transport

Automotive • Logistics • Transport

May Mobility ist ein Pionier in der Entwicklung autonomer Fahrzeugtechnologie und Transportlösungen. Das Unternehmen konzentriert sich auf die Schaffung sicherer, zuverlässiger und zugänglicher öffentlicher Verkehrsoptionen durch den Einsatz fahrerloser Shuttles in städtischen Gebieten. Ihre Lösungen zielen darauf ab, die urbane Mobilität zu verbessern, Verkehrsstaus zu reduzieren und umweltfreundliche Transportalternativen anzubieten. Mit einem starken Fokus auf die Sicherheit von Fußgängern und Fahrgästen integriert sich die Technologie von May Mobility nahtlos in die bestehende städtische Infrastruktur, um eine neue Vision des öffentlichen Nahverkehrs zu bieten.

Beschreibung

• Leitung der Forschung, des Designs, der Architektur, des Trainings und der Validierung fortschrittlicher neuronaler Netze für vektorisierte Kartenerstellung (z. B. MapTR), Multi-Kamera-BEV-Transformer und multimodale Fusion-Modelle zur Extraktion und Modellierung von Fahrspur- und Routennetzen für sowohl hochauflösende Offline-Pipelines als auch Echtzeit-Online-Mapping. • Architektur, Design und Implementierung eines produktionsreifen Stacks für Fahrspur- und Routennetz-Mapping unter Gewährleistung einer leistungsstarken Integration mit Upstream- und Downstream-Modulen wie Perception, Behavior, Policy und Prediction. • Vorantreiben der Entwicklung wichtiger Funktionen von der Konzeption bis zur Bereitstellung. Dazu gehören konzeptionelles Architekturdesign, gründliche Code-Reviews, automatisierte Tests, Mentoring von Junior-Ingenieuren und technische Problemlösungen. • Verantwortung für die End-to-End-Datenstrategie im Mapping-Bereich mit besonderem Fokus auf Fahrspur- und Routennetze. Sie definieren Datenkuratierung, Auto-Labeling, synthetische Daten und Active-Learning-Pipelines, um Long-Tail-Szenarien zu erfassen und zu beheben. • Entwicklung robuster Metriken und Evaluationsrahmen für Genauigkeit von Fahrspur- und Routennetzen, zeitliche Konsistenz und Skalierung über verschiedene Operational Design Domains (ODDs). • Selbstständige Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams, um komplexe Autonomieziele in klare Software- und Systemanforderungen zu überführen. • Zusammenarbeit mit ML- und Autonomy-Ingenieuren zur Sicherstellung nahtloser Bereitstellung und Validierung von Mapping-Funktionen in der Fahrzeugflotte. • Auf dem Forschungsstand bleiben durch Bewertung, Anpassung und Innovation modernster Techniken, einschließlich Online-vektorisierter HD-Map-Konstruktion, End-to-End-Mapping-Modelle und Vision/Fusion Foundation Models, um produktionsreife Lösungen zu liefern.

🎯 Anforderungen

• Promotion (Ph.D.) oder Masterabschluss in Informatik, Elektrotechnik, Robotik oder einem verwandten Fachgebiet mit starker mathematischer und ingenieurwissenschaftlicher Grundlage. • Mindestens 7 Jahre Berufserfahrung in der Entwicklung und Bereitstellung von ML-/DL-Modellen für Mapping oder Computer Vision im großen Maßstab. • Tiefe Expertise in mehreren der folgenden Bereiche: • Vektorisierte Mapping-Netzwerke (z. B. MapTR), BEV-basierte Szenenrepräsentation und zeitliche Modellierung. • Cross-Modal-Kalibrierung und Fusion (z. B. Camera-to-LiDAR) innerhalb von Bird’s-Eye-View (BEV) einheitlichen Repräsentationsräumen. • Transformer oder Graph Neural Networks (GNNs) angewandt auf strukturierte Fahrspur-Geometrie und topologische Konnektivität. • Fahrspur-Level-Topologie und Konnektivität, Kreuzungsmodellierung und Konstruktion von Fahrspur-/Straßennetz-Graphen. • Fundierte Kenntnisse der Computer-Vision-Grundlagen: Objekterkennung, Klassifikation, Segmentierung, Tracking, Tiefenschätzung und 3D-Rekonstruktion. • Gutes Verständnis von HD-Maps, einschließlich Modellierung der Geometrie von Fahrspuren und Straßennetzen, Konnektivität und semantischer Attribute. • Expertise in ML-/DL-Entwicklung mit PyTorch oder TensorFlow, einschließlich Erfahrung mit verteilt trainieren, Generierung synthetischer Daten, Umgang mit großskaligen Datensätzen und Strategien zur Datenkuratierung. • Starke Programmierkenntnisse in Python und/oder C++ mit Erfahrung in modularer Softwarearchitektur und Linux-basierter Entwicklung. • Nachgewiesene Führungserfahrung bei der Steuerung technischer Roadmaps, Mentoring von Ingenieuren und der Erzielung messbarer Verbesserungen in Modellleistung und Systemzuverlässigkeit. • Ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten mit der Fähigkeit, technische Diskussionen zu führen und sich mit funktionsübergreifenden Teams abzustimmen. • 10+ Jahre Erfahrung in ML/DL für autonomes Fahren oder ADAS-Systeme (wünschenswert). • Erfahrung mit selbstüberwachtem und/oder halbüberwachtem Lernen für großskalige Repräsentationslernen (wünschenswert). • Erfahrung mit Vision-Language Models (VLMs) und/oder Foundation Models für Auto-Labeling und Long-Tail-(Edge-Case)-Erkennung (wünschenswert). • Expertise in ML-Optimierung für Echtzeit-Produkte mit begrenzter Rechenleistung (wünschenswert). • Nachweisbare Erfolge in Erfindungen und/oder Publikationen auf Spitzenkonferenzen (wünschenswert).

🏖️ Vorteile

• Umfassendes Gesundheitsangebot einschließlich Kranken-, Zahn-, Augen-, Lebens- und Invaliditätsversicherungen. Ebenso teilnahmeberechtigt sind Lebenspartner, die mindestens ein Jahr zusammengelebt haben. • Health Savings und Flexible Spending Accounts für Gesundheits- und Abhängigkeitskosten verfügbar. • Umfangreiche Altersvorsorgeleistungen, einschließlich einer sofort unverfallbaren Arbeitgeber-Match-Leistung (Safe-Harbor-Match). • Umfassender bezahlter Elternurlaub sowie eine stufenweise Wiedereingliederung in den Beruf. • Flexible Urlaubspolitik zusätzlich zu bezahlten Firmenfeiertagen. • Total-Wellness-Programm mit zahlreichen Angeboten zur Förderung des allgemeinen Wohlbefindens.