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Die BMW Group sucht einen erfahrenen Senior Machine Learning Engineer, der KI-Modelle für die Fahrzeugsimulation und GenAI entwickelt. Die Rolle beinhaltet die Optimierung von MLOps-Infrastrukturen und die Arbeit mit synthetischen Daten in München.
Deine Rolle als Senior Machine Learning Engineer bei BMW Group
Du wirst ein zentraler Treiber für die künstliche Intelligenz in der Automobilindustrie. Deine Hauptaufgabe besteht darin, moderne Generative AI-Modelle zu evaluieren und in Simulationsprozesse zu integrieren, die zukünftige Mobilitätslösungen validieren. Dies erfordert nicht nur technisches Geschick, sondern auch ein tiefes Verständnis für die Anforderungen autonomer Fahrsysteme.
- Evaluierung von GenAI-Modellen — Du wählst und testst aktuelle KI-Lösungen, um die Leistung von Simulationen zu steigern und realistische Szenarien zu erzeugen.
- Simulation von Fahrerassistenzsystemen — Durch den Einsatz von virtuellen Umgebungen werden komplexe Fahrfunktionen validiert, bevor sie in realen Fahrzeugen eingesetzt werden.
- Synthetic Data Generation — Du nutzt synthetische Daten, um Trainingsdaten für End-to-End-Fahrstapel zu generieren und das Modelltraining zu beschleunigen.
Das Arbeiten an diesen Projekten bietet dir die Möglichkeit, direkt die Mobilität von morgen mitzugestalten und technische Standards in der Branche zu setzen.
So gestaltet sich dein technischer Alltag im Bereich Simulation
Dein Arbeitsalltag ist geprägt von der Entwicklung skalierbarer Infrastrukturen und der Optimierung von Rechenressourcen. Du arbeitest eng mit einem interdisziplinären Team zusammen, um KI-Modelle für intelligente Verkehrsteilnehmer zu trainieren. Der Fokus liegt auf Effizienz und Reproduzierbarkeit in komplexen Rechenumgebungen.
- MLOps-Infrastruktur — Du designst und betreibst skalierbare Trainingsumgebungen inklusive verteilter Lernprozesse und automatisierter Evaluierungspipelines.
- GPU-Toolchain Optimierung — Durch das Tuning von Scheduling, Profiling und Ressourcenzuweisung sicherst du schnelle und reproduzierbare Trainingszyklen.
- Cloud und On-Premise — Du optimierst den Einsatz von Rechenkapazitäten, um Kosten zu senken und die Leistung zu maximieren.
Zusätzlich sorgst du dafür, dass die Qualität der Simulationsdaten und das Verhalten der Modelle kontinuierlich bewertet werden, um höchste Standards zu gewährleisten.
Diese Qualifikationen bringst du als ML Engineer mit
Für diese anspruchsvolle Position wird erwartet, dass du ein fundiertes akademisches Hintergrundwissen und praktische Erfahrung im Bereich maschinelles Lernen aufbringst. Das technische Spektrum reicht von der Modellarchitektur bis hin zur Optimierung von Hardware-Ressourcen. Ein tiefes Verständnis der zugrundeliegenden Algorithmen ist entscheidend.
- Akademischer Hintergrund — Du verfügst über einen Abschluss im Bereich Informatik, Data Science, Mathematik oder Physik sowie vergleichbare Qualifikationen.
- Technische Expertise — Deine Stärken liegen im Engineering mit Python, einschließlich C++/Rust, sowie im Umgang mit CUDA und API-Design.
- 3D-Authoring & Daten — Kenntnisse in Blender, glTF oder algorithmischen Rekonstruktionstechniken sind ein großer Vorteil für die Arbeit mit 3D-Szenen.
Zudem solltest du Erfahrung in der Datenqualität, Experimentgestaltung und Architekturoptimierung mitbringen, um komplexe ML-Projekte erfolgreich umzusetzen.
Attraktive Benefits und Vergütung bei BMW
BMW bietet als etablierter Arbeitgeber ein umfassendes Leistungspaket, das deine private und berufliche Entwicklung unterstützt. Die Vergütung orientiert sich an deiner Leistung und dem marktüblichen Niveau, was für Senior-Positionen attraktiv ist. Auch die soziale Komponente wird in diesem Arbeitsumfeld stark betont.
- Flexibilität — Du profitierst von flexiblen Arbeitszeiten und jährlichen Sonderzahlungen wie Weihnachts- und Urlaubsgeld.
- Urlaub & Work-Life-Balance — Ein jährlicher Urlaub von insgesamt sechs Wochen steht dir zur Verfügung, inklusive Überstundenkompensation.
- Produktvorteile — Als Mitarbeiter erhältst du ermäßigte Konditionen für BMW & MINI Fahrzeuge.
Die hohe Job Sicherheit und die reichen Entwicklungsangebote machen diesen Arbeitgeber zu einer attraktiven Wahl für Fachkräfte im IT-Sektor.
Deine Benefits im Überblick
Häufige Fragen zu dieser Stelle
Wie sieht das Arbeitsmodell und der Standort in München aus?
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Die Stelle ist als Vollzeitposition in München ausgelegt. Während das genaue Remote-Modell noch nicht spezifiziert ist, bieten etablierte Automobilkonzerne oft hybride Modelle, die einen Mix aus Präsenz und Homeoffice ermöglichen. Die genaue Regelung wird im Rahmen der Arbeit freudig besprochen.
Welche Gehaltserwartungen kann man bei BMW erwarten?
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BMW kommuniziert keine festen Gehaltsspannen in der öffentlichen Ausschreibung. Stattdessen wird eine attraktive, fair gehaltene und leistungsbezogene Vergütung angeboten. Senior-Engineer in München können in der Regel mit einem Gehalt zwischen 80.000 und 120.000 Euro rechnen, je nach Erfahrung und Verhandlungsgeschick.
Worin besteht die Arbeit mit synthetischen Daten?
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Synthetische Daten werden genutzt, um reale Fahrbedingungen virtuell nachzubilden, ohne auf teure Testfahrten angewiesen zu sein. Du generierst Datenmengen, die KI-Modelle trainieren, um Szenarien wie seltene Gefahrensituationen abzubilden. Dies ist essenziell für die Sicherheit und Validierung autonomer Fahrsysteme.
Wie ist der Bewerbungsprozess bei BMW?
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Der Bewerbungsprozess startet mit dem Einreichen deines Lebenslaufs über die Stepstone-Plattform oder die BMW-Karriereseite. Anschließend erfolgt eine telefonische Vorabprüfung, gefolgt von einem persönlichen Gespräch und eventuell einem technischen Assessment. Der Prozess ist transparent und zielt darauf ab, das Team mit passenden Talenten zu erweitern.