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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.
Die zentrale KI-Plattform soll Produktteams befähigen, ML- und KI-Funktionen selbstständig zu entwickeln und zu betreiben. Dafür führst du das Engineering-Team, steuerst Roadmap und Kapazitäten und baust Evaluationssysteme, Abstraktionsschichten und Schutzmechanismen aus. Qualität, Sicherheit und Zuverlässigkeit sind Teil der Plattformverantwortung.
Reinforcement-Learning-Agenten bringst du für CA-1 Europa im Centaur-Projekt in den Flugbetrieb. Du verbindest Python-Modelle mit Rust-Laufzeitsystemen für latenzarme Inferenz, verbesserst den bestehenden Stack gemeinsam mit Kunden und entwickelst HIL- sowie Flugtests weiter.
Die Missionssteuerung von CA-1 Europa braucht Echtzeit-Sensorverarbeitung, sichere Kommunikation und Anschluss an die Flugsteuerung. Du entwickelst diese Infrastruktur, pflegst den Rust-/Python-Stack mit Kundenfeedback und erweiterst Tests um Hardware-in-the-Loop-Simulationen sowie Flugerprobung.
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.
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.
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.
An der Schnittstelle zu Kundensystemen integrierst und betreibst du Helsings Software: Du erschließt bestehende APIs, Datenbanken und Netzwerkprotokolle und baust passende Adapter. Gemeinsam mit Produktteams klärst du Anforderungen, behebst Fehler und lieferst Funktionen aus. Für Bewerbungen in Deutschland wird geschäftssicheres oder fließendes Deutsch verlangt.
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.