(Senior) Knowledge, Algorithm, and Machine Learning Engineer (w/m/d)

Unternehmensbeschreibung

Die 1994 gegründete ETAS GmbH ist eine hun­dert­prozentige Tochtergesell­schaft der Robert Bosch GmbH mit internationalen Vertriebs­gesell­schaften in Europa, Nord- und Südamerika sowie Asien. Zum Portfolio von ETAS gehören Fahrzeug-Basissoftware, Middleware sowie Entwicklungswerkzeuge zur Realisierung von softwaredefinierten Fahrzeugen. „Empowering Tomorrow’s Automotive Software“ – daran orientieren sich all unsere Produktlösungen und Dienstleistungen, um Fahrzeughersteller und Zulieferer in die Lage zu versetzen, softwaredefinierte Fahrzeuge mit erhöhter Effizienz zu entwickeln und zu betreiben. Ganzheitliche Cybersecurity-Lösungen im Automotive-Bereich bieten wir über die Marke ESCRYPT an.

Bringe Dein Wissen und Können in unsere ETAS-Forschung ein! Die ETAS GmbH freut sich auf Deine Bewerbung!

Stellenbeschreibung

• Du entwickelst Modellierungs- und Datenkonzepte sowie regel- und daten-basierte (Machine Learning) Algorithmen und Optimierungsverfahren für die Ökosysteme der zukünftigen Mobilität
• Zudem implementierst Du Prototypen Deiner Konzepte und wendest sie auf konkrete Fragestellungen an
• Damit trägst Du mit Patenten und Veröffentlichungen zu unserem technischen Portfolio bei
• Du arbeitest als aktiver Teil unseres Forschungsteams, schaffst und hältst die Verbindung in die akademische Forschung und zu unseren Entwicklern und Geschäftseinheiten

Qualifikationen

• Master oder Promotion in einem technischen-naturwissenschaftlichen Studiengang (z.B. Computer Science, Mathematik, Physik, oder ähnliches) mit ausgezeichneten Ergebnissen
• Vorkenntnisse in den Bereichen Datenmodelle, Graphen, Algorithmen oder Machine Learning sind von Vorteil
• Innovationsfreude und ein offenes Mindset mit dem Willen, sich tief in komplexe Sachverhalte einzuarbeiten
• Analytische, strukturierte und ergebnisorientierte Arbeitsweise
• Sehr gute Englisch-Kenntnisse in Wort und Schrift

Zusätzliche Informationen

Sie haben Fragen zum Bewerbungsprozess?
Ksenia Verma (Personalabteilung)
+49 711 3423 0

Sie haben fachliche Fragen zum Job?
Andrej Junginger (Fachabteilung)
+49 711 3423 3892