839 Jobs für Machine Learning Experte in Deutschland

• Entwicklung und Implementierung von Deep-Learning-Modellen
• Vorbereitung und Verarbeitung großer Datensätze für das Training
• Evaluierung und Optimierung der Modellperformance
• Forschung und Anwendung neuer ML-Algorithmen und Architekturen
• Zusammenarbeit mit Data Scientists und Softwareentwicklern
• Dokumentation von Modellen und Prozessen
• Präsentation von Forschungsergebnissen und Projektabschlüssen
• Implementierung von KI-Lösungen in reale Anwendungen
• Kontinuierliche Weiterbildung im Bereich KI/ML

• Master oder Promotion in Informatik, KI, ML oder einem quantitativen Fach
• Mindestens 3 Jahre Erfahrung in der Entwicklung von Deep-Learning-Modellen
• Sicherer Umgang mit Deep-Learning-Frameworks (TensorFlow, PyTorch)
• Hervorragende Python-Programmierkenntnisse und Erfahrung mit ML-Bibliotheken
• Tiefes Verständnis verschiedener Deep-Learning-Architekturen
• Erfahrung mit großen Datenmengen und verteiltem Rechnen
• Ausgeprägte analytische und Problemlösungsfähigkeiten
• Sehr gute Englischkenntnisse
• Teamfähigkeit und Kommunikationsstärke

Huawei's Munich Research Center is responsible for advanced technology research, architectural development, design and strategic engineering of our products.

We are cellular baseband architecture team in Munich research center. We keep growing together with our continuous business success and strong partnership, and welcome all talents to join us.

We are a small but motivated application specific processor architect team building the baseband communication processor core architecture for the next generation products. We focus mainly on high performance and high efficiency accelerator core micro-architecture design. We are searching for an experienced and motivated candidate to think out of the box and build innovative new ASIP optimization methodologies for next generation cellular baseband processor.

Join us as a

Application Specific Instruction-set Architecture Processor (ASIP) Optimization Algorithm Development Engineer   Leased Labor (18 months)  (m/f/d)

Your mission

• Literature review of state-of-the-art optimization technologies and its applicability to the problems from real projects.
• Explore and develop/apply optimization algorithms to efficiently address the required optimization problems.
• Innovate new optimization methodologies, frameworks, generate patents and conference papers.

Your areas of expertise

• Strong mathematical theory background and mathematical modeling capability to transform real world problems into mathematical problems;
• Strong statistical modeling background and statistical optimization methodologies;
• Strong programming and engineering capabilities to transform mathematical models into universal methodologies and tools;
• Excellent intercultural communication skills as well as professional leadership. Will have to work in a multicultural and multiparter working environment;
• Fluent in written and spoken English. Chinese language capability will be a plus.

By applying to this position, you agree with our Recruitment Privacy Statement. You can read in full our privacy policy here .

Your rewards of working here

• Our culture is characterized by innovative power and team spirit as well as the intensive exchange of knowledge and experience within our global network.
• We offer healthy meals ranging from traditional Chinese to western delicacies in our famous company canteen.
• To keep your development ongoing, you will find a broad range of training opportunities. Many online and face-to-face training programs incl. language courses in German and Mandarin.
• Our diverse and welcoming environment is shaped by different backgrounds and around 40 individual nationalities.
• Self-responsible work in a competent, motivated and constantly growing team.

Please send your application and CV (incl. cover letter and reference letters) in English.

Huawe i is a leading global information and communications technology (ICT) solutions provider. Driven by a commitment to operations, ongoing innovation, and open collaboration, we have established a competitive ICT portfolio of end-to-end solutions in Telecom and enterprise networks, Devices and Cloud technology and services. Our ICT solutions, products and services are used in more than 170 countries and regions, serving over one-third of the world's population. With 197,000 employees, Huawei is committed to develop the future information society and build a Better Connected World.

• Konzeption, Entwicklung und Implementierung von Deep Learning-Modellen.
• Erforschung und Anwendung neuester KI-Forschungsansätze.
• Datenvorbereitung, Feature Engineering und Modellvalidierung.
• Optimierung von Algorithmen und Modell-Performance.
• Aufbau und Wartung von MLOps-Pipelines für automatisiertes Training und Deployment.
• Zusammenarbeit mit Data Scientists und Softwareentwicklern zur Integration von KI-Lösungen.
• Mentoring von Junior-Ingenieuren und Förderung des Wissensaustauschs im Team.
• Analyse von Big Data zur Gewinnung von Erkenntnissen und zur Verbesserung von Modellen.
• Bleiben Sie auf dem neuesten Stand der KI-Forschung und identifizieren Sie neue Anwendungsmöglichkeiten.

• Abgeschlossenes Masterstudium oder Promotion in Informatik, Data Science, KI, Mathematik oder einem verwandten quantitativen Feld.
• Mindestens 4 Jahre praktische Erfahrung in der Entwicklung und Implementierung von Machine-Learning-Modellen, insbesondere im Bereich Deep Learning.
• Fundierte Kenntnisse in Python und relevanter Bibliotheken (TensorFlow, PyTorch, Keras, Scikit-learn).
• Erfahrung mit Cloud-Plattformen (AWS, Azure, GCP) und Containerisierungstechnologien (Docker, Kubernetes).
• Starke Kenntnisse in Algorithmen, Datenstrukturen und Softwareentwicklungspraktiken.
• Fähigkeit, komplexe Probleme zu analysieren und innovative Lösungen zu entwickeln.
• Sehr gute Kommunikationsfähigkeiten in Deutsch und Englisch.
• Erfahrung mit agilen Entwicklungsmethoden.

• Entwicklung und Implementierung modernster Deep-Learning-Modelle für komplexe Datensätze
• Durchführung von Spitzenforschung im Bereich neuronaler Netze, Computer Vision und Natural Language Processing
• Konzeption und Durchführung von Experimenten zur Validierung von Algorithmen und Modellen
• Analyse von Forschungsarbeiten und Identifizierung neuer wissenschaftlicher Ansätze
• Zusammenarbeit mit interdisziplinären Teams zur Integration von KI-Lösungen in Produktprototypen
• Veröffentlichung von Forschungsergebnissen auf internationalen Konferenzen und in Fachzeitschriften
• Mentoring jüngerer Forscher und Doktoranden
• Verwaltung von Forschungsprojekten und Sicherstellung der Einhaltung von Zeitplänen und Budgets
• Aufbau und Pflege von Beziehungen zu akademischen und industriellen Partnern
• Kontinuierliche Weiterbildung und Beobachtung technologischer Trends im Bereich KI

• Abgeschlossenes Promotionsstudium (Dr.) in Informatik, KI, Machine Learning oder einem verwandten quantitativen Fachgebiet
• Mindestens 5 Jahre Berufserfahrung in der KI-Forschung, vorzugsweise im akademischen oder industriellen Umfeld
• Fundierte Kenntnisse in Deep-Learning-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch oder Keras
• Umfassende Erfahrung mit Python und gängigen Data-Science-Bibliotheken (NumPy, Pandas, Scikit-learn)
• Starke theoretische Grundlagen in Mathematik, Statistik und Algorithmen
• Erfahrung mit verteilten Systemen und Cloud-Plattformen (AWS, GCP, Azure) ist ein Plus
• Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit, komplexe technische Konzepte verständlich zu vermitteln
• Erfahrung in der Leitung von Forschungsteams und der Koordination von Projekten
• Nachweisliche Publikationsliste in Top-KI-Konferenzen (NeurIPS, ICML, CVPR etc.)
• Fließende Deutsch- und Englischkenntnisse

• Forschung und Entwicklung im Bereich Deep Learning und künstliche Intelligenz.
• Entwurf, Implementierung und Evaluierung von Deep-Learning-Modellen.
• Arbeit mit großen Datensätzen und modernen maschinellen Lernbibliotheken.
• Veröffentlichung von Forschungsergebnissen in führenden Fachzeitschriften und auf Konferenzen.
• Betreuung und Anleitung von Doktoranden und wissenschaftlichen Mitarbeitern.
• Zusammenarbeit in einem interdisziplinären Forschungsteam.
• Beantragung und Management von Forschungsprojekten.

• Promotion in Informatik, Elektrotechnik, Mathematik oder einem verwandten naturwissenschaftlichen Fach mit Spezialisierung auf KI/Machine Learning.
• Mindestens 5 Jahre Forschungserfahrung im Bereich Deep Learning, nachweisbar durch Publikationen und Projekte.
• Exzellente Kenntnisse in Machine Learning, insbesondere Deep Learning (CNNs, RNNs, Transformers).
• Fundierte Programmierkenntnisse in Python und Erfahrung mit Frameworks wie TensorFlow, PyTorch, Keras.
• Erfahrung mit Cloud-Plattformen (AWS, GCP, Azure) und Big Data Technologien ist ein Plus.
• Ausgeprägte analytische Fähigkeiten und Problemlösungskompetenz.
• Sehr gute Kommunikationsfähigkeiten in Deutsch und Englisch.

• Entwurf und Implementierung von KI-Architekturen für Deep Learning.
• Leitung eines Teams von KI-Ingenieuren und Data Scientists.
• Auswahl und Anwendung von Machine Learning-Frameworks und -Tools.
• Entwicklung skalierbarer und effizienter KI-Modelle.
• Zusammenarbeit mit Produktteams zur Erfüllung von Geschäftsanforderungen.
• Forschung und Integration neuer KI-Technologien.
• Sicherstellung der Qualität und Robustheit von KI-Systemen.
• Mentoring von Teammitgliedern und Förderung technischer Weiterbildung.
• Aktive Teilnahme an der Weiterentwicklung der KI-Strategie.

• Umfangreiche Erfahrung in KI und maschinellem Lernen, Spezialisierung auf Deep Learning.
• Nachgewiesene Erfahrung in der Entwicklung und Implementierung von KI-Modellen (TensorFlow, PyTorch).
• Erfahrung in der Führung von technischen Teams.
• Kenntnisse in Cloud-Plattformen (AWS, Azure, GCP).
• Erfahrung mit Big Data Technologien.
• Starke analytische und Problemlösungsfähigkeiten.
• Exzellente Kommunikationsfähigkeiten.
• Master- oder Promotion in Informatik, KI oder einem verwandten Feld.

• Entwicklung, Training und Optimierung von Machine Learning- und Deep Learning-Modellen für verschiedenste Anwendungsfälle.
• Implementierung von Algorithmen für Aufgaben wie Datenanalyse, Mustererkennung, Vorhersage und Automatisierung.
• Erforschung und Anwendung neuester wissenschaftlicher Erkenntnisse im Bereich KI, um innovative Lösungen zu schaffen.
• Datenaufbereitung und Feature Engineering zur Verbesserung der Modellleistung.
• Evaluierung und Validierung von KI-Modellen unter Verwendung geeigneter Metriken.
• Zusammenarbeit mit Softwareentwicklern zur Integration von KI-Modellen in bestehende und neue Produkte.
• Experimentieren mit verschiedenen Architekturen und Frameworks (z.B. TensorFlow, PyTorch).
• Entwicklung von Strategien zur kontinuierlichen Verbesserung und Skalierung von KI-Lösungen.
• Dokumentation von Modellentwicklungen, Experimenten und Ergebnissen.
• Präsentation von technischen Konzepten und Ergebnissen für interne Teams und externe Stakeholder.
• Analyse von großen Datensätzen zur Gewinnung von Erkenntnissen und zur Identifizierung von Mustern.
• Sicherstellung der Qualität und Effizienz von KI-Implementierungen.
• Mitwirkung an der strategischen Ausrichtung der KI-Initiativen des Unternehmens.

• Abgeschlossenes Masterstudium oder Promotion in Informatik, künstlicher Intelligenz, Mathematik, Physik oder einem verwandten quantitativen Fachgebiet.
• Nachgewiesene Erfahrung in der praktischen Anwendung von Machine Learning und Deep Learning Techniken.
• Umfassende Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python und relevanter Bibliotheken (NumPy, Pandas, Scikit-learn).
• Erfahrung mit Deep Learning Frameworks (z.B. TensorFlow, Keras, PyTorch) und deren Anwendung.
• Kenntnisse in der Datenvisualisierung und im Umgang mit großen Datenmengen.
• Gute Kenntnisse in der Datenvorverarbeitung und Feature-Engineering.
• Erfahrung mit Cloud-Plattformen (AWS, Azure, GCP) für Machine Learning ist von Vorteil.
• Analytische Fähigkeiten, Problemlösungskompetenz und eine kreative Denkweise.
• Fließende Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift.
• Fähigkeit, eigenständig und im Team zu arbeiten, sowohl remote als auch vor Ort.
• Kommunikationsstärke und die Fähigkeit, komplexe technische Sachverhalte verständlich zu vermitteln.