Computer Vision Engineer (m/w/d)

Robuste ML-Pipelines aufbauen: Datenaufbereitung, Annotation, Training, Testing, Evaluation und kontinuierliche Verbesserung

Modelle in reale Kundenumgebungen integrieren, über APIs, Backend-Systeme oder Edge-Hardware

Python-Backends und APIs für Bildverarbeitung, Inferenz und Datenintegration entwickeln

Bestehende Kundenprozesse verstehen und gemeinsam mit Projektleitung und Fachteam in technische Lösungen übersetzen

Deployment und Betrieb von Anwendungen auf Linux-Servern mit Docker

Modellqualität und Fehlerbilder systematisch messen, analysieren und verbessern

Saubere technische Dokumentation erstellen und Lösungen an Kunden oder interne Teams übergeben

Eng mit dem Development-Team, dem KI-Kollegen-Team, der Projektleitung und Kunden zusammenarbeiten

Qualifikation

Das bringst du mit

Pflicht, ohne diese Punkte passt die Stelle nicht:

Praktische Computer-Vision-Erfahrung: Du hast bereits eigene Projekte, Studienprojekte, Freelance-Arbeit oder berufliche Erfahrung mit Bildverarbeitung und ML-Modellen umgesetzt

Python: Sichere Kenntnisse für Datenverarbeitung, Modelltraining, APIs und produktiven Code

Deep Learning für Bilddaten: Du verstehst mindestens die Grundlagen von CNNs, Object Detection, Klassifikation und Modell-Evaluierung

Computer-Vision-Frameworks: Erfahrung mit PyTorch und/oder TensorFlow sowie OpenCV, YOLO oder vergleichbaren Tools

Datenaufbereitung: Du kannst Bilddaten strukturiert bereinigen, annotieren, transformieren und für Training und Evaluation vorbereiten

ML-Pipelines: Verständnis für Training, Fine-Tuning, Testsets, Metriken und den produktiven Einsatz von Modellen

Docker und Linux: Du kannst Anwendungen containerisieren und in einer Linux-Umgebung betreiben

Deutsch: Sehr gute Kenntnisse in Wort und Schrift, mindestens B2, bevorzugt C1. Du kommunizierst mit deutschen Kunden und Teams.

Von Vorteil:

Erfahrung mit industrieller Bildverarbeitung, Kamerasystemen oder Qualitätskontrolle

Erfahrung mit Segmentierung, OCR, Dokumentenverständnis oder multimodalen Modellen

Kenntnisse in MLOps, etwa MLflow, DVC, Weights & Biases, CI/CD oder automatisierter Modell-Evaluation

Erfahrung mit Cloud- oder Edge-Deployments, etwa NVIDIA Jetson, AWS, Azure oder vergleichbaren Umgebungen

Kenntnisse in REST-APIs, FastAPI, Datenbanken und Datenpipelines

Erfahrung mit LLMs, RAG-Systemen oder der Kombination von Bild- und Sprachmodellen

Erfahrung mit Kundenprojekten, Eigenverantwortung und pragmatischer Lösungsentwicklung

Benefits

Was wir bieten

Direkte Projektverantwortung ab Tag 1, keine Endlos-Onboarding-Phase

Reale Computer-Vision-Projekte bei deutschen Mittelstandskunden, vom ersten Konzept bis zum produktiven Einsatz

Kleines, fokussiertes Team mit kurzen Entscheidungswegen

Fachliche Begleitung durch Teamlead und Projektleitung

Viel Raum, um eigene technische Lösungen und Standards mitzugestalten

Moderne KI- und Entwicklungsumgebung mit Zugriff auf aktuelle Modelle, Tools und Infrastruktur

Remote-freundliche Arbeitsweise

Ein starkes Gehalt, passend zu deiner Erfahrung und deinem technischen Level

Entwicklungsperspektive durch unser stetiges Teamwachstum

So läuft unser Bewerbungsprozess

Kurzbewerbung mit CV und kurzer Beschreibung eines eigenen Computer-Vision-Projekts

Kleine technische Testaufgabe

Bewerbungsgespräch vor Ort mit Teamlead und Projektleitung

Angebot

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