Berlin · München
AI Research Engineer - ML & Signal Processing
externe stelle · quelle: Greenhouse Job Board · zuletzt geprüft 20.10.2026
der job in 20 sekunden
AI Research Engineer - ML & Signal Processing · nicht angegeben
Du entwickelst ML-Modelle für RF-Signaldaten, die in Electronic-Warfare-Systemen Signale erkennen und klassifizieren. Du arbeitest von der Literaturrecherche über Prototypen auf realen Daten bis zum Einsatz auf Edge-Hardware in einem kleinen Forschungsteam.
Wen sucht Helsing wirklich?
Gesucht wird eine Person mit PhD oder gleichwertiger Forschungsbilanz in ML, Signalverarbeitung oder Physik, die ML bereits produktiv ausgeliefert hat und mit verrauschten Sequenzdaten umgehen kann.
Kernaufgaben
- 01KI-Modelle zur Erkennung und Klassifikation von RF-Signalen entwickeln
- 02Probleme end-to-end verantworten: Literatur, Prototyp auf realen Daten, Edge-Deployment
- 03Self-supervised Representation Learning auf Signaldaten
- 04Deinterleaving, Emitter-Identifikation und Mode Recognition
- 05Anomalieerkennung auf Embedded-Hardware
Was du mitbringen solltest
Gefordert
- Machine Learning
- Signalverarbeitung
- Python
- Self-supervised Learning
- Zeitreihenmodelle
Optional
- Rust
- RF-Signaltheorie
- ONNX
- TensorRT
Sprachen
- Englisch
Rollenprofil
KI-Forschung · Daten & KI
aus dem Stellentitel
- Kundenkontakt
- regelmäßig Kundenkontakt
Worauf es bei der Erfahrung ankommt
- Wunsch: Erfahrung mit Daten mit IoT, Embedded & Connected DevicesGenau diese Spezialisierung
„Experience deploying ML to edge or embedded hardware (ONNX, TensorRT, quantisation, profiling on constrained GPUs).“
Software & Produkt
- KI-Produkte & ML-Plattformenbestätigt
- IoT, Embedded & Connected Devicesbestätigt
Welches Produkt die Stelle betrifft, ist nicht eindeutig belegt. (unbekannt)
- arbeitsmodell
- Remote
- gehalt
- nicht angegeben
- erfahrung
- nicht angegeben
- level
- nicht angegeben
Auch interessant für
- · Forschende aus Signalverarbeitung oder Physik, die in die angewandte ML-Entwicklung wechseln wollen
- · ML-Engineers aus Robotik oder Sensorik mit Edge-Deployment-Erfahrung
- · Postdocs in ML mit Interesse an produktivem Einsatz ihrer Modelle
Nicht angegeben
- Gehalt
- geforderte Berufserfahrung
- konkretes Produkt
- Anstellungsart
belege aus der stellenanzeige anzeigen
- KI-Modelle zur Erkennung und Klassifikation von RF-Signalen entwickeln
„models that detect, classify, and reason about RF signals in congested, contested spectrum“
- Probleme end-to-end verantworten: Literatur, Prototyp auf realen Daten, Edge-Deployment
„You will own problems end-to-end: read the literature, prototype on real recorded data, push to the edge, watch it run.“
- Self-supervised Representation Learning auf Signaldaten
„self-supervised representation learning on signal data“
- Deinterleaving, Emitter-Identifikation und Mode Recognition
„deinterleaving and emitter identification, mode recognition“
- Anomalieerkennung auf Embedded-Hardware
„anomaly detection on embedded hardware“
- Pflicht: Machine Learning
„Hold a PhD (or have an equivalent research track record) in ML, signal processing, physics, electrical engineering“
- Pflicht: Signalverarbeitung
„in ML, signal processing, physics, electrical engineering, or a related field“
- Pflicht: Python
„Write clean Python, and are willing to pick up Rust where the deployment target demands it.“
- Pflicht: Self-supervised Learning
„temporal models, self-supervised or contrastive methods, calibration under distribution shift“
- Pflicht: Zeitreihenmodelle
„Are comfortable on irregular, noisy sequence data: temporal models“
- Kundenkontakt: regelmäßig Kundenkontakt
„We are an ambitious and committed team of software and deployment engineers, AI specialists and customer-facing programme managers“
aufgaben
Berufsfelder
- Data & KI
anforderungen
Fähigkeiten
- Machine Learning
- Signalverarbeitung
- Python
- Self-supervised Learning
- Zeitreihenmodelle
- Rust (optional)
- RF-Signaltheorie (optional)
- ONNX (optional)
- TensorRT (optional)
originalanzeige
Die vollständige Beschreibung findest du in der Originalanzeige. Oben siehst du unsere eigene Analyse der Stelle.
woran arbeitet Helsing?
Helsing entwickelt KI-gestützte autonome Systeme und Software für die Verteidigung und arbeitet mit Regierungen und der Industrie zusammen. Das Portfolio umfasst Drohnen, Unterwasser-Systeme, Aufklärungs- und Wirkungssoftware sowie KI für elektronische Kampfführung. Standorte sind München, London, Paris und Berlin.
Produkte
HX-2
KI-gesteuerte Angriffsdrohne.
CA-1 Europa
Autonomes System zur Luftüberlegenheit.
Altra
Software für Aufklärung und Wirkung (Recce Strike).
- Geschäftsmodell
- Softwarehersteller (eigenes Produkt)
- Bereitstellung
- Hardware mit Software
- Zielkund:innen
- RegierungenVerteidigungsindustrie
- Branchen der Kund:innen
- Verteidigung
Softwaredomänen
- KI-Produkte & ML-Plattformenbestätigt