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Von der Bedrohungserkennung bis zur Gegenmaßnahme entwirfst du die EW-Architektur luftgestützter Plattformen. Du verantwortest die Fähigkeitsroadmap, Sensorfusion aus Funk-, Radar- und EO/IR-Daten sowie die Teststrategie. Hinzu kommen Sicherheitsnachweise für autonome Aktionen und die technische Steuerung von Lieferanten.
Für den Phone Assistant baust und betreibst du im Conversational-AI-Team agentische LLM-Systeme mit Python. Du prüfst sie mit Offline-Datensätzen und A/B-Tests auf echtem Traffic und entwickelst Speicher, Tool-Anbindungen, Schutzmechanismen und Fallbacks. Die Vollzeitstelle ist hybrid in Berlin; eine feste Zahl an Remotetagen nennt die Anzeige nicht.
Für schnelleres verteiltes KI-Training erweiterst du PyTorch-basierte Frameworks und skalierst die Trainingsinfrastruktur. Du entwickelst eine Datenstrategie für große Datensätze und effiziente Speicherung, damit die GPUs ausgelastet bleiben; der Schwerpunkt dieser Staff-Rolle liegt auf ML-Plattformen und Systemtechnik.
Vom Architekturentwurf bis zum Erstflug begleitest du ein Fly-by-Wire-Flugsteuerungssystem. Du steuerst Anforderungen, Integration und Qualifikation und erstellst Zulassungsnachweise nach ARP4754, ARP4761, DO-178C und DO-254. Mit Industriepartnern löst du Avionikrisiken vor den Flugtests.
Luftstreitkräfte bedienen über deine Software autonome Systeme von der Missionsplanung bis zur Nachbesprechung. Du entwickelst Backend und Frontend mit einem Stack aus Rust, Python und TypeScript und verbesserst dessen Zuverlässigkeit mit Kundenfeedback, Tests und Benchmarks.
Simulationsausgaben, Testergebnisse und KI-Verhalten machst du für das V&V-Team sichtbar und bedienbar. Du verantwortest Oberflächen vom ersten Prototyp bis zum Produktionscode, entwickelst eine gemeinsame Komponentenbibliothek und passt bei Bedarf Rust-Backends an. JavaScript und Erfahrung mit Frameworks wie React bilden die Grundlage.
Bevor autonome Luftsysteme abheben, entwickelst du in Rust die Simulatoren und Testinfrastruktur des V&V-Teams. Du automatisierst Fehler-Injektion und Regressionstests, optimierst Geschwindigkeit und deterministisches Verhalten und pflegst die Umgebungen gemeinsam mit Autonomie- und Systemteams.
Teilautonome Plattformen sollen sich in Echtzeit lokalisieren, navigieren und ihre Umgebung erfassen: Dafür entwickelst du Fähigkeiten und Infrastruktur im Rust-/Python-Stack. Neben neuen Funktionen gehören Fehlerklärung mit internen und externen Kunden, Zuverlässigkeit, Tests und Benchmarks zu deiner Arbeit.
Mit Schwerpunkt Android entwickelst du native Apps und Kotlin-Multiplatform-Funktionen, gestaltest die Offline-/Online-Architektur und bindest LLM-Dienste ein. Dazu übernimmst du Projekte bis zum Deployment und begleitest andere Entwickler fachlich. In Berlin sind bis zu drei Homeoffice-Tage pro Woche möglich; das Vergütungspaket beginnt bei 70.000 Euro.
Für Idle Bank Tycoon gestaltest du Spielökonomie, Fortschritt und Monetarisierung und entwickelst Systeme gegen Inflation und ausnutzbare Spielmechaniken. Du modellierst neue Funktionen in Tabellen und konzipierst Herausforderungen und Aktionen anhand von Spielerverhalten und Segmentierung. Die Stelle in Berlin bietet flexible Arbeitszeiten und Homeoffice; ein fester Umfang ist nicht genannt.
Konfigurationsreiche Werkzeuge für technische Fachanwender stehen im Zentrum: Du gestaltest Einrichtung, Logik und Orchestrierung von KI-Sprachagenten. Dabei leitest du die UX-Strategie deines Produktbereichs, prototypisierst komplexe Interaktionen und setzt selbst Designs um, die Funktionsumfang und Bedienbarkeit zusammenbringen.
Vom Konzept bis zum Betrieb verantwortest du Full-Stack-Funktionen mit Python, Node.js, TypeScript und Vue.js. Du gestaltest mit Produktmanagement und Design die Roadmap, leitest Entwickler fachlich an und bringst KI-Funktionen in Produktion. Das Vergütungspaket startet bei 80.000 Euro; bis zu drei Homeoffice-Tage pro Woche sind möglich.
Für das unbemannte Kampfflugzeug CA-1 Europa entwickelst du im Projekt Centaur lernende Entscheidungsagenten. Deine Verantwortung reicht vom großskaligen Simulationstraining bis zur Integration auf flugfähiger Hardware in Echtzeit. Dazu gehören robuste Steuerungsstrategien und die Einhaltung von Latenz- und Durchsatzgrenzen.
Kundenservice-Automatisierung ist dein Schwerpunkt im Operations-Platform-Team: Die meiste Zeit entwickelst, testest und veröffentlichst du Modelle. Mit Python und SQL arbeitest du an ML- und LLM-Produkten, planst Roadmap und Architektur mit und überwachst anschließend den Betrieb; verlangt werden mindestens fünf Jahre Data-Science- und Softwareentwicklungserfahrung.
Von Datenquellen bis zum Dashboard: Du baust GCP-Pipelines mit BigQuery, Dataflow und Pub/Sub, sicherst die Datenqualität und untersuchst Daten auf verwertbare Muster. Auch die Überwachung der Analysesysteme gehört dazu. Die Berliner Rolle verlangt mindestens fünf Jahre einschlägige oder vergleichbare Erfahrung und ermöglicht bis zu drei mobile Arbeitstage pro Woche.
Roboter sollen in unstrukturierten Umgebungen mit gelernten Reglern zurechtkommen: Du entwirfst, trainierst und überführst diese Regler auf reale Systeme. Dafür kombinierst du Sensordaten einschließlich Kamerabildern und verantwortest die gesamte Strecke von der Simulation bis zum Einsatz unter engen Hardwaregrenzen.
Hochfrequenzsignale in gestörten und umkämpften Spektren sind dein Ausgangsmaterial für KI in elektronischer Kampfführung. Du entwickelst Erkennungsmodelle, testest sie an aufgezeichneten Daten und bringst sie unter strengen Laufzeitgrenzen auf Gerätehardware. Tiefe HF-Vorkenntnisse sind ausdrücklich nicht nötig; du lernst die Domäne mit HF-Fachleuten.
Sicherheitskritische On-Premises-Umgebungen sind dein Schwerpunkt: Du baust und betreibst Kubernetes-Plattformen, setzt Observability mit Grafana und Prometheus um und pflegst MLOps-Plattformen. Du arbeitest hybrid in München, Berlin, London oder Paris; Umzugsunterstützung wird angeboten.
Objekterkennung, Klassifikation und Tracking müssen auch auf begrenzter Zielhardware funktionieren: Dafür entwickelst und prüfst du Wahrnehmungsmodelle. Je nach Team trainierst du auf mehreren GPUs oder Rechnern, optimierst Durchsatz und Latenz und gestaltest mit Produkt- und Deployment-Teams die nächsten Entwicklungsschritte.
Backend-Schnittstellen und zuverlässiger Betrieb prägen diese Stelle für KI-gestützte, teilautonome Plattformen. Du erweiterst den Rust-/Python-Stack, klärst Fehler mit Kunden und verbesserst Performance sowie Testabdeckung. Code-Reviews, technische Entwürfe und Mentoring gehören ebenfalls dazu.