Machine Learning Data Engineer Jobs in München

In dieser Position untersuchst du Methoden der künstlichen Intelligenz für die Fahrzeugentwicklung, analysierst Problemstellungen, wählst Machine Learning-Methoden aus und unterstützt bei der Implementierung und Evaluation von Algorithmen.

In dieser Position unterstützt du die Umsetzung von Multi-Agenten-Systemen und A2A-Kommunikation, indem du intelligente KI-Komponenten designst und entwickelst, sowie technische Lösungen aus Anwendungsfällen ableitest und Proof of Concepts erstellst.

In dieser Position implementierst du NLP-Modelle zur Analyse technischer Dokumente und entwickelst Machine-Learning-Modelle für industrielle Sensordaten, einschließlich Datenvorverarbeitung und Modellauswertung.

In diesem Job entwickelst du die Daten-Toolchain für die Trainings- und Validierungsprozesse von Wahrnehmungsfunktionen beim autonomen Fahren und integrierst innovative Deep-Learning-Methoden in unsere großen Datensätze.

In dieser Position entwickelst du skalierbare ML-Architekturen und RAG-Systeme, definierst Richtlinien für nachhaltige KI-Entwicklung und gewährleistest die Industrialisierung von ML-PoCs durch enge Zusammenarbeit mit verschiedenen Teams.

In dieser Position entwickelst du probabilistische Deep Learning Modelle und optimierst deren Unsicherheitsbewertung für sicherheitskritische Anwendungen in der Luftfahrt. Dein Fokus liegt auf Bayesian Inferenz und robusten Evaluierungsmethoden.

In dieser Position analysierst du Geschäftsprozesse zur Identifikation von datengetriebenen Potenzialen, entwickelst und implementierst Machine Learning-Lösungen sowie Dashboards zur Entscheidungsfindung.

In dieser Position optimierst du die Inferenzgeschwindigkeit von Cosmos WFMs auf GPU-Plattformen, implementierst effektive Produktionsdeployments und analysierst Deep-Learning-Workloads zur Beseitigung von Engpässen.

In dieser Position designst du CI/CD-Pipelines für KI-Modelle, verwaltest eine Model Registry und entwickelst Automatisierungs-Workflows auf Kubernetes, während du eng mit DevOps-Teams zusammenarbeitest.

In dieser Position entwickelst du CI/CD-Pipelines für KI-Modelle, verwaltest das Model Registry, implementierst Experiment-Tracking und automatisierst Workflows für das Model-Serving auf Kubernetes.

In dieser Rolle entwickelst du Machine Learning Modelle für autonome Fahrsysteme, baust Datenpipelines auf und arbeitest eng mit interdisziplinären Teams, um die Qualität und Verfügbarkeit von Sensordaten sicherzustellen.

In dieser Rolle entwickelst du moderne KI-Lösungen, arbeitest an Prototypen, optimierst Modelle und unterstützt bei der Implementierung von GenAI und NLP-Technologien in anspruchsvollen Projekten.

In diesem Job entwickelst du datengetriebene Features und ML‑Produkte, implementierst und betreibst Modelle inkl. MLOps, gestaltest Architektur und Fullstack‑Integration (Kotlin/Spring Boot, TS/Webcomponents) bis in Produktion.