Embedded Machine Learning Engineer

Optimieren und Implementieren Neuronaler Netzwerke in der Gesamt-Konzeption bis hin zur Anwendung. Anwendung von KI Systemen (insbesondere mit Hardwarebezug) und Testung im Versuchslabor. Identifikation von neusten Trends und Technologien im Umfeld von KI Architektur sowie von Potentialen innerhalb des ZEISS Portfolios. Enge Zusammenarbeit mit interdisziplinären Teams bei der Entwicklung und Implementierung innovativer KI Lösungen (vom Proof-of-concept bis hin zur Fertigung). Begleitung und Unterstützung aller ZEISS Geschäftsbereiche bei der systemseitigen Implementierung von Neuronalen Netzwerken. Kompetenter Ansprechpartner für strategische und operative Fragestellungen der Produkt- und Entwicklungsabteilungen aller Geschäftsbereiche.

In unserer Konzernforschung initiieren und realisieren wir unter exzellenten Bedingungen zukunftsfähige Entwicklungen für neue Anwendungen und Technologien, die alle Geschäftsbereiche von ZEISS berühren, von der Lithographie-Optik bis zur Medizintechnik. Die Gruppe „Embedded & Mobile Devices“ verwendet neueste Technologien um leistungsfähige Algorithmik auf embedded hardware zu bringen. Wir unterstützen die ZEISS Segmente dabei, high end embedded hardware optimal zu verwenden, indem wir der Wissensträger für aktuelle und zukünftige Trends im Bereich der mobilen und embedded Technologien sind.

• Sie haben ein erfolgreich abgeschlossenes Studium (wünschenswert Promotion) der Informatik, Elektrotechnik oder eine gleichwertige Kombination von Ausbildung und Berufserfahrung

• Sie verfügen über ein tiefes Verständnis von Neuronalen Netzwerken sowohl theoretische Grundlagen als auch nachweislich praktische Erfahrungen (insbesondere mit PyTorch) sind zwingend erforderlich

• Erfahrungen mit embedded Systemen

• Umfassende Erfahrung mit Softwareentwicklungstools und -methoden (Linux Umgebung)

• Sie sind kommunikationsstark in Englisch sowie Deutsch und agieren sicher in interdisziplinären Teams