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Staff, ML Engineer - E2E

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Die Stelle

Lead end-to-end model development for autonomous driving, connecting multi-modal perception inputs to driving decisions.
Design and deploy differentiable pipelines and scalable multi-task architectures using real-world and simulated data.
Define learning objectives aligned with safety, comfort, efficiency, and regulatory compliance, and drive large-scale training and evaluation.
Collaborate with Perception, Prediction, and Motion Planning teams to ensure interface consistency between learned and modular components.
Establish robust end-to-end evaluation frameworks, including closed-loop simulation and on-road validation, and mentor engineers in experimentation and debugging.
Stay at the frontier of ML research with focus on foundation models, sequence modeling, self-supervision, and generative world representations.

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