Maskininlärningsingenjör med fokus på radarsystem

Vill du arbeta i en innovativ startupmiljö med avancerad algoritmutveckling i skärningspunkten mellan radar, signalbehandling, simulering och maskininlärning?

Radar Reticence söker en maskininlärningsingenjör som vill vara med och utveckla nästa generations AI-drivna algoritmer för radarsystem. I rollen kombinerar du maskininlärning, signalbehandling och simulering för att skapa robusta lösningar som fungerar i verkliga och komplexa miljöer.

Rollen som maskininlärningsingenjör

Som ingenjör inom signalbehandling och maskininlärning hos Radar Reticence kommer du att utveckla och träna maskininlärningsmodeller för analys av radardata och andra sensorkällor. Rollen innebär att analysera komplex sensordata och radaruppmätningar från verkliga miljöer samt utveckla lösningar för detektion, filtrering, spektralanalys, estimering och robusthetsutvärdering. Du kommer att arbeta med komplexa datamängder från både simuleringar och verkliga miljöer för att skapa robusta och skalbara algoritmer.

Du kommer att arbeta med Python-baserad algoritmutveckling, modellering, simulering och dataanalys med hjälp av PyTorch eller liknande maskininlärningsramverk. En viktig del av arbetet är att kombinera klassisk signalbehandling med datadrivna metoder samt att analysera testdata från laboratoriemiljöer, fordon och simuleringar.

Rollen omfattar även arbete med videodata för framtagning av annoteringsdata och utvärdering av algoritmiska avvägningar mellan komplexitet, prestanda och beräkningskapacitet. Du kommer att arbeta nära experter inom radar, firmware, mjukvara och systemarkitektur för att utveckla nästa generations radarsystem.

Din profil

Vi söker dig som har en stark teoretisk grund inom algoritmutveckling, matematisk modellering och digital signalbehandling. Du har erfarenhet av verktyg för modellering, simulering och dataanalys, exempelvis Python, PyTorch, MATLAB eller liknande, och har förmågan att analysera komplexa datamängder för att identifiera grundorsaker till avvikelser och optimera systemprestanda.

Du är analytisk, nyfiken och tekniskt driven. Du trivs med komplexa problem där det inte finns några färdiga svar och motiveras av att förstå samband, testa hypoteser och hitta nya lösningar. Du kan växla mellan matematiska detaljer och systempåverkan på en övergripande nivå och har ett naturligt intresse för att omsätta teori till praktiska tillämpningar. Samtidigt uppskattar du att arbeta i team och ser värdet av att tillsammans med andra utveckla innovativa lösningar. Du är kommunikativ och kan på ett tydligt och konstruktivt sätt beskriva tekniska avvägningar och komplexa resonemang.

Vi tror att du har:

• Civilingenjörsexamen med några års arbetslivserfarenhet eller doktorsexamen.

• Mycket goda kunskaper inom algoritmutveckling och matematisk modellering.

• Erfarenhet av att utveckla, träna och utvärdera maskininlärningsmodeller.

• Erfarenhet av modellering, simulering och dataanalys i Python, PyTorch, MATLAB eller motsvarande verktyg.

• Erfarenhet av maskininlärning och moderna ML-metoder, från U-Nets till transformerarkitekturer.

• En stark grund inom digital signalbehandling.

• Förståelse för elektromagnetisk vågutbredning, brus, störningar och signalintegritet.

• Förmåga att analysera komplexa datamängder och identifiera grundorsaker till avvikelser.

• Stark analytisk förmåga och förmåga att kommunicera tekniska avvägningar på ett tydligt sätt.

• Flytande engelska i tal och skrift.

• God förmåga att uttrycka dig och göra dig förstådd på svenska i tal och skrift.

• Möjlighet att arbeta från något av våra kontor i Linköping eller Halmstad några dagar per vecka.

Det är meriterande om du har erfarenhet av:

• Radarsignalbehandling.

• Sensorfusion.

• Bildbehandling eller Computer Vision.

• Deep Learning.

• Fordonsindustrin, ADAS eller autonoma system.

• Säkerhetskritiska eller realtidsbaserade utvecklingsmiljöer.

Om Radar Reticence

Radar Reticence utvecklar nästa generations radarteknik för säkrare och mer autonoma fordon. Med en grund i svensk radarkompetens och forskning från Högskolan i Halmstad har vi utvecklat en patenterad mjukvarubaserad lösning som gör fordonsradar mer robust mot störningar, en av de snabbast växande utmaningarna inom avancerade förarstödssystem och autonom mobilitet.

Vi befinner oss nu i en spännande tillväxtfas där vi tar steget från avancerad forskning och verifierade tester till chipintegration, kundanpassade proof of concepts och kommersiell implementering tillsammans med ledande aktörer inom mobilitets- och radarekosystemet. Under 2026 säkrade Radar Reticence långsiktig finansiering genom en ny investeringsrunda och tilldelades dessutom finansiering från EU:s EIC Accelerator-program.

Nu bygger vi teamet som ska ta vår teknologi från laboratoriet och prototypstadiet till framtidens radarsystem i fordon. Läs mer om oss på Radar Reticence webbplats. Next Generation Radar - Radar Reticence