Vereinigte Staaten
B&A
Magna International
AI/ML ADAS Perception Engineer
Vereinigte Staaten
Auburn Hills, Michigan, United States
PythonC++
Automatische Übersetzung. Prüfe das Original.
PHYSISCHE ANFORDERUNGEN
Stellenbeschreibungen können je nach Sprachauswahl in mehreren Sprachen angezeigt werden.
Normale Sitz- und Stehdauer, durchschnittliche Mobilität zur Bewegung in einer Büro- und Produktionsumgebung, Fähigkeit zur normalen Arbeitsmenge am Computer.
BESCHRÄNKUNGEN UND HAFTUNGSAUSSCHLUSS
Die obige Stellenbeschreibung soll die allgemeine Art und das Niveau der zu verrichtenden Arbeit beschreiben; sie ist nicht als erschöpfende Liste aller Verantwortlichkeiten, Aufgaben und Fähigkeiten für die Position gedacht.
Die Anforderungen stellen repräsentative Mindestanforderungen an Wissen, Fähigkeiten und/oder Fähigkeiten dar. Um diese Stelle erfolgreich auszufüllen, muss der Mitarbeiter die Fähigkeiten oder Eignungen besitzen, jede Aufgabe kompetent auszuführen.
Alle Anforderungen an die Stelle können geändert werden, um Einzelpersonen mit Behinderungen angemessen zu berücksichtigen. Einige Anforderungen können Personen ausschließen, die eine direkte Gefahr oder ein erhebliches Risiko für die Gesundheit und Sicherheit von sich selbst oder anderen Mitarbeitern darstellen.
Diese Stellenbeschreibung besagt oder impliziert in keiner Weise, dass dies die einzigen Aufgaben sind, die vom Mitarbeiter in dieser Position zu erfüllen sind. Die Mitarbeiter müssen alle anderen arbeitsbezogenen Anweisungen befolgen und andere arbeitsbezogene Aufgaben ausführen, die von ihrem Vorgesetzten im Einklang mit den bundesstaatlichen und bundesstaatlichen Gesetzen angefordert werden.
OFFENLEGUNG ZUR KI-GESTÜTZTEN PRÜFUNG
Als Teil unseres Engagements für einen fairen, konsistenten und effizienten Rekrutierungsprozess können wir künstliche Intelligenz (KI)-Tools verwenden, um bei der ersten Prüfung von Bewerbungen zu unterstützen, die über unser Workday-System eingereicht werden. Diese Tools helfen dabei, Qualifikationen und Erfahrungen zu identifizieren, die mit den Rollenanforderungen übereinstimmen.
Bitte beachten Sie, dass KI ausschließlich zur Unterstützung unserer Recruiter eingesetzt wird. Endgültige Entscheidungen werden immer vom einstellenden Manager und dem Einstellungsteam getroffen. Wichtig ist, dass keine Bewerberdaten über diese KI-Tools extern weitergegeben werden. Alle Informationen bleiben sicher in unseren Systemen und werden gemäß unseren Datenschutzrichtlinien behandelt.
UNTER DEN BEDINGUNGEN DES ANWENDBAREN RECHTS HABEN SIE MÖGLICHERWEISE DAS RECHT, EINE ERKLÄRUNG ZU VERLANGEN, WIE KI ZUR UNTERSTÜTZUNG DER ENTSCHEIDUNGSFINDUNG EINGESETZT WIRD.
Wenn Sie Fragen oder Bedenken zu diesem Prozess haben, wenden Sie sich bitte an unser Talent Attraction Team.
Arbeitnehmerart: Regulär / Unbefristet
Gruppe: Magna Electronics
WAS WIR BIETEN
Bei Magna können Sie ein engagiertes und dynamisches Umfeld erwarten, in dem Sie zur Entwicklung branchenführender Automobiltechnologien beitragen können. Wir investieren in unsere Mitarbeiter und stellen ihnen die Unterstützung und Ressourcen zur Verfügung, die sie für ihren Erfolg benötigen. Als Mitglied unseres globalen Teams können Sie spannende, abwechslungsreiche Aufgaben sowie vielfältige Entwicklungsperspektiven erwarten. Denn wir glauben, dass Ihr Karriereweg so einzigartig sein sollte wie Sie selbst.
GRUPPENZUSAMMENFASSUNG
Mobilität neu gestalten. Smartere, sauberere, sicherere und leichtere Automobiltechnologie entwickeln. Das ist es, was uns bei Magna Electronics begeistert, und das tun wir durch die Schaffung erstklassiger Elektroniksysteme. Wir sind ein führender Zulieferer für die globale Automobilindustrie mit umfassenden Fähigkeiten in Design, Entwicklung, Prüfung und Herstellung komplexer Elektroniksysteme. Unser Name steht für Qualität, Umweltbewusstsein und Sicherheit. Innovation treibt uns an und wir treiben Innovation. Träumen Sie groß und gestalten Sie die Zukunft der Mobilität bei Magna Electronics.
Aufgabenbeschreibung
Diese Stelle ist nicht für eine Visabeschaffung berechtigt. Kandidaten müssen über eine aktuelle und fortlaufende Arbeitserlaubnis in den Vereinigten Staaten verfügen.
WESENTLICHE AUFGABEN
- Konventionelle Bildverarbeitungsalgorithmen für automobile Embedded-Serienprojekte entwickeln (Design, Implementierung, Optimierung).
- deep learning Modelle für ADAS-Computer-Vision-Funktionen entwerfen, entwickeln/abstimmen und optimieren (z. B. Pruning, Quantisierung) und die Rechenleistung verbessern.
- Experimente planen und durchführen, um die Effektivität von deep learning Modellen zu bewerten, Architekturen zu vergleichen und Ergebnisse durch rigorose Komponenten-/Bench-Tests zu validieren.
- Fundierte Kenntnisse verschiedener Kameramodelle; Korrektur von Objektivverzerrungen; mathematische Techniken für Homographie und projektive Transformationen.
- Große Datensätze analysieren, um Erkenntnisse zu gewinnen, Modelle zu verfeinern und die Gesamtleistung und Robustheit zu verbessern.
- Über Fortschritte im Bereich deep learning auf dem Laufenden bleiben und innovative Techniken und Forschungsergebnisse in Projekte integrieren.
- Mit multidisziplinären Teams (Anforderungen, Embedded, Testing) zusammenarbeiten, um Modelle in bestehende Systeme zu integrieren und einen nahtlosen Betrieb im Produktökosystem zu gewährleisten.
- Entwicklungsprozesse dokumentieren, detaillierte Experimentprotokolle führen und Ergebnisse klar an Stakeholder präsentieren.
- Fehler und Testergebnisse analysieren; Ursachenanalyse durchführen und Algorithmusverbesserungen implementieren, um KPIs zu erreichen.
- Selbstständig fortgeschrittene ADAS-Algorithmen-Designs, Implementierungen und Tests liefern.
- Andere Aufgaben zur Unterstützung der Geschäftsziele ausführen; regelmäßige Anwesenheit wahren; sichere Arbeitsverfahren und PSA-Anforderungen befolgen; Gefahren, Verletzungen und Krankheiten umgehend melden; das Qualitätsmanagementsystem (QOS) und alle Sicherheitsvorschriften einhalten.
STELLENZUSAMMENFASSUNG
Die Rolle des Computer Vision Algorithm Engineer konzentriert sich auf ADAS-Wahrnehmung, die Kameravideos (Bildframes) in ein klares Verständnis der Fahrzeugumgebung umwandelt. Die Arbeit erstreckt sich vom Konzept bis zur Serienproduktion: Algorithmen entwerfen und simulieren, Daten analysieren und wiedergeben, klassische und deep learning Modelle erstellen und testen sowie für die Echtzeitausführung auf Produktions-ECUs optimieren. Zu den Kernaufgaben gehören Objekterkennung, Segmentierung, Verfolgung und Bildverbesserung unter Einhaltung von Genauigkeits-, Latenz-, Speicher- und Leistungszielen. Ein starker Hintergrund in Bildverarbeitung, machine learning und Mathematik/Physik ist erforderlich, mit Vertrautheit in Fahrzeugdynamik als Pluspunkt.
BEWUSSTSEIN, EINHEIT, BEFÄHIGUNG
Bei Magna glauben wir, dass eine vielfältige Belegschaft entscheidend für unseren Erfolg ist. Deshalb sind wir stolz darauf, ein Arbeitgeber zu sein, der Chancengleichheit bietet. Wir stellen auf der Grundlage von Erfahrung und Qualifikationen und unter Berücksichtigung der Arbeitsanforderungen ein, unabhängig von insbesondere Hautfarbe, Herkunft, Religion, Geschlecht, Herkunft, sexueller Orientierung, Alter, Staatsbürgerschaft, Familienstand, Behinderung oder Geschlechtsidentität.
Magna nimmt den Schutz Ihrer persönlichen Daten ernst. Wir raten Ihnen davon ab, Bewerbungen per E-Mail oder auf dem Postweg zu senden, um die DSGVO-Anforderungen und Ihr lokales Datenschutzgesetz einzuhalten.
ANFORDERUNGEN AN DIE STELLE
Ausbildung/Erfahrung
- Master-Abschluss in Computer Engineering, Software Engineering, Elektrotechnik, Informatik oder einem gleichwertigen Abschluss.
- Mindestens 3 Jahre Erfahrung in der Entwicklung von Computer-Vision- und Bildverarbeitungsalgorithmen mit traditionellen Methoden und deep learning, mit nachgewiesener Expertise in der Entwicklung und Implementierung von DNN-Modellen.
- Ausgezeichnete Programmierkenntnisse in C oder C++; Vertrautheit mit Python mit Kenntnissen in deep learning Frameworks (TensorFlow, PyTorch, Keras) ist von Vorteil.
- Starkes Verständnis von machine learning Konzepten und neuronalen Netzwerkarchitekturen (CNNs, RNNs, Transformer).
- Erfahrung in Bildsegmentierung, Objekterkennung und Vorbereitung/Verbesserung von Bilddaten (z. B. Normalisierung, Augmentierung, Filterung, Rauschunterdrückung, Kontrastanpassung, Bildwiederherstellung).
- Erfahrung in der Optimierung von Modellen für Leistung, einschließlich Techniken wie Quantisierung und verteiltes Training.
- Starke Problemlösungsfähigkeiten; Fähigkeit zur eigenständigen und kollaborativen Arbeit; effektive Kommunikation komplexer Konzepte an technisches und nicht-technisches Publikum.
Technische Kenntnisse
- Starke Grundlagen in Mathematik und Signal-/Bild-/Videoverarbeitung; Grundlagen der Computer Vision (Objekterkennung, Verfolgung, Merkmalsextraktion) mit C/C++.
- Erfahrung in der Entwicklung von KI- und Machine Learning Algorithmen für eingebettete Geräte.
- Kenntnisse der Produktentwicklungsverfahren in der Automobilindustrie und strukturierter Ingenieurmethoden; Entwicklung portabler, wiederverwendbarer, modularer Software für Automobilsysteme.
- Starke Fähigkeiten zur Fehlerbehebung und zum Debugging unter Verwendung strukturierter Problemlösungsmethoden (z. B. 8D).
- Erfahrung mit disziplinierten Softwareentwicklungsprozessen (ASPICE oder CMMI); Konfigurationsmanagement; und Projektüberwachungs-/Kontrolltechniken.
Persönliche Anforderungen
- Fähigkeit zur effektiven Arbeit in einem globalen Umfeld.
- Fähigkeit, technische Themen intern und extern zu vertreten.
- Zeigt Eigeninitiative, Hartnäckigkeit und Entschlossenheit.
- Fähigkeit zur eigenständigen Arbeit mit minimaler Aufsicht.
- *
- Umfassende Englischkenntnisse (Sprechen & Schreiben).
- Erfahrung mit den oben genannten Aufgaben in der Serienentwicklung von Automobilelektronik ist von Vorteil.
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