Embedded AI Engineer
Engineer-Profil, das KI-Modelle auf Edge-Geräten und eingebetteter Hardware betreibt.
Embedded AI Engineers bringen Modelle auf Geräte: NVIDIA Jetson, Industrial PCs, Mikrocontroller, Automotive ECUs. Sie kennen Hardware-Limits, Energieprofile und Sicherheit unter realen Bedingungen.
- Festanstellung
- 85.000–125.000 €
- Freelance
- 950–1.300 €/Tag
Aufgaben
Modell-Optimierung (Quantisierung, Pruning, Distillation), Deployment auf Edge, Sicherheits- und Update-Strategien, Integration in Produkt- und Steuerungsfirmware.
Skills
C/C++, Python, PyTorch/TensorFlow Lite, ONNX, NVIDIA-Stack, Echtzeit-Systeme, Hardware-Verständnis.
Markt 2026
Festanstellung: 85.000–125.000 €. Freelance: 950–1.300 €/Tag. Hoher Bedarf in Automotive, Medizintechnik, Industrie.
Recruiting
Time-to-Hire 10–16 Wochen.
Praxis & Empfehlung 2026
Embedded AI ist 2026 in Automotive, Medizintechnik und Industrie das Pflichtprogramm, sobald Geräte intelligenter werden sollen. Die Herausforderung liegt selten im Modell, sondern in Hardware-Limits, Energieprofilen, Echtzeit-Anforderungen und Sicherheits-Updates over-the-air. Erfolgreiche Profile bringen Hardware-Verständnis (Jetson, MCUs, Inferentia), Quantisierungserfahrung und ein klares Sicherheits-Mindset mit. Spitzenbesetzung sieht 2026 wachsenden Bedarf an Embedded AI Engineers mit Erfahrung in funktionaler Sicherheit (ISO 26262 in Automotive, IEC 62304 in Medizin). Diese Kombination ist selten und entsprechend teuer; die Investition lohnt sich aber, weil Fehler in Embedded-KI in regulierten Branchen unmittelbar in Rückrufen oder Zertifizierungs-Risiken landen können.
Häufige Fragen
- Reicht ein klassischer Embedded Engineer?
- Nur, wenn er belastbar ML-Modelle deployen kann. Sonst entstehen Modelle, die im Labor laufen, aber nicht am Gerät.
Passende Leistungen
Verwandte Begriffe
- Industrial AI Engineer – Engineer-Profil mit Fokus auf KI in Produktion, Predictive Maintenance, Qualitätsprüfung und Industrie-Datenflüssen.
- Computer Vision Engineer – Engineer-Profil, das Bild- und Videoverarbeitung mit klassischer und Deep-Learning-basierter Vision in Produkte bringt.
- Inference Engineer – Engineer-Profil, das Inferenz von ML- und LLM-Modellen optimiert: Latenz, Durchsatz, Kosten, Hardware.