Machine Learning (Research) Engineer - Computer Vision (m/w/d) - ['Vollzeit']
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Machine Learning (Research) Engineer - Computer Vision (m/w/d) - ['Vollzeit']

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Heilbronn Vollzeit 43200 - 72000 € / Jahr (geschätzt) Kein Home Office möglich
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Develop and implement innovative Computer Vision products using Python.
  • Arbeitgeber: Join Schwarz IT, the digital backbone of the Schwarz Group, supporting brands like LIDL and Kaufland.
  • Mitarbeitervorteile: Enjoy a collaborative work environment with opportunities for continuous learning and development.
  • Warum dieser Job: Be at the forefront of AI innovation, working on exciting projects in a dynamic team.
  • Gewünschte Qualifikationen: Degree in Computer Science or related field; strong Python skills and knowledge of Machine Learning required.
  • Andere Informationen: Contact Max directly for questions or to express your interest!

Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € pro Jahr.

Die Schwarz IT betreut die gesamte digitale Infrastruktur und alle Softwarelösungen der Unternehmen der Schwarz Gruppe. Sie ist somit für Auswahl, Bereitstellung und Betrieb sowie Weiterentwicklung von IT-Infrastrukturen, IT-Plattformen und Business-Anwendungen zuständig. Um die Fachbereiche durch IT-Lösungen optimal bei deren Geschäftsprozessen zu unterstützen, nimmt die Schwarz IT die Anforderungen der Fachbereiche in Beratungsgesprächen auf und erarbeitet gemeinsam mit diesen professionelle und leistungsfähige IT-Lösungen. Du hast die Chance die Verantwortung für innovative und dynamische AI Produkte zu übernehmen. Dabei treibst du innerhalb der Schwarz IT die Entwicklung von AI- Produkten mit Schwerpunkt Computer Vision & AIoT verantwortlich voran. Ich bin Max und verantworte die Domäne Computer Vision & AIoT in der Schwarz IT. Ich suche Dich als Verstärkung meines Teams! Die Schwarz IT ist als zentraler IT-Dienstleister für Auswahl, Bereitstellung, Betrieb und Weiterentwicklung von IT-Lösungen für alle Sparten der Schwarz Gruppe, wie LIDL, Kaufland, PreZero oder Schwarz Produktion zuständig. Ich freue mich auf Deine Bewerbung über unser Stellenportal. Sprich mich bei Fragen und Interesse zur Stelle gerne auch persönlich an. ## Deine Aufgaben – Du entwickelst und implementierst eigenständig innovative Computer Vision Produkte in Python – Du erforschst und erprobst neueste Computer Vision Technologien und Methoden zur Lösung komplexer visueller Aufgaben – Du implementierst Software zur automatischen Analyse und Aufbereitung großer Datensätze für das erfolgreiche Trainieren von KI-Modellen – Du bist Teil eines fokussierten Engineering Teams und trägst mit deiner proaktiven und kollaborativen Arbeitsweise zu dessen Erfolg bei – Du bist mit verantwortlich für die Gestaltung und Entwicklung einer standardisierten Computer Vision Trainingsplattform, die es ermöglicht Machine Learning Modelle effizient und schnell zu trainieren und bereitzustellen – Du bildest dich kontinuierlich weiter, recherchierst aktuelle Trends und Entwicklungen im Bereich Computer Vision und bringst diese als Teil unserer Produkte in den praktischen Einsatz ## Dein Profil – Website in Informatik, Informationstechnologie, Statistik, Mathematik oder einem verwandten Feld – Tiefes Verständnis in Python und PyTorch, sowie optimalerweise erste Erfahrungen mit Containeranwendungen (Docker, Kubernetes) und Cloud Technologien – Sowohl breites als auch tiefes technisches Verständnis von Machine Learning mit Fokus auf Computer Vision – Fähigkeit, komplexe Fragestellungen und Szenarien zu verstehen, detailliert zu analysieren und die gewonnenen Erkenntnisse einem nicht-technischen Publikum verständlich zu präsentieren – Freude daran im Team zu arbeiten und gleichzeitig Themen selbstständig und zielorientiert zu koordinieren und umzusetzen ## Wir freuen uns auf deine Bewerbung! Schwarz Dienstleistung KG · Jana Scherer · Referenz-Nr. 44923 Stiftsbergstraße 1 · 74172 Neckarsulm

Machine Learning (Research) Engineer - Computer Vision (m/w/d) - ['Vollzeit'] Arbeitgeber: Schwarz Dienstleistungen

Die Schwarz IT bietet eine dynamische und innovative Arbeitsumgebung, in der du die Möglichkeit hast, an wegweisenden AI-Produkten im Bereich Computer Vision zu arbeiten. Mit einem starken Fokus auf kontinuierliche Weiterbildung und Teamarbeit fördern wir deine persönliche und berufliche Entwicklung. Zudem profitierst du von einer zentralen Lage in Neckarsulm, die eine hervorragende Anbindung und ein inspirierendes Umfeld für kreative Lösungen bietet.
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Kontaktperson:

Schwarz Dienstleistungen HR Team

StudySmarter Bewerbungstipps 🤫

So bekommst du den Job: Machine Learning (Research) Engineer - Computer Vision (m/w/d) - ['Vollzeit']

Tip Nummer 1

Nutze dein Netzwerk! Sprich mit Leuten, die bereits in der Schwarz IT oder im Bereich Computer Vision arbeiten. Sie können dir wertvolle Einblicke geben und möglicherweise sogar eine Empfehlung aussprechen.

Tip Nummer 2

Bleibe auf dem neuesten Stand der Technologien! Informiere dich über aktuelle Trends in der Computer Vision und AIoT. Zeige in Gesprächen, dass du die neuesten Entwicklungen kennst und wie sie für die Schwarz IT von Nutzen sein könnten.

Tip Nummer 3

Bereite dich auf technische Gespräche vor! Sei bereit, deine Kenntnisse in Python, PyTorch und anderen relevanten Technologien zu demonstrieren. Überlege dir konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit, die deine Fähigkeiten unter Beweis stellen.

Tip Nummer 4

Zeige deine Teamfähigkeit! Betone in Gesprächen, wie wichtig dir die Zusammenarbeit im Team ist und bringe Beispiele, wie du in der Vergangenheit erfolgreich im Team gearbeitet hast, um komplexe Probleme zu lösen.

Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Machine Learning (Research) Engineer - Computer Vision (m/w/d) - ['Vollzeit']

Python
PyTorch
Computer Vision
Machine Learning
Datenanalyse
Containeranwendungen (Docker, Kubernetes)
Cloud Technologien
Analytische Fähigkeiten
Problemlösungsfähigkeiten
Teamarbeit
Kommunikationsfähigkeiten
Selbstständige Arbeitsweise
Technisches Verständnis
Forschungskompetenz
Trendanalyse

Tipps für deine Bewerbung 🫡

Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die spezifischen Anforderungen und Aufgaben. Stelle sicher, dass du alle geforderten Qualifikationen und Fähigkeiten in deiner Bewerbung ansprichst.

Betone deine technischen Fähigkeiten: Hebe deine Kenntnisse in Python, PyTorch und anderen relevanten Technologien hervor. Zeige konkrete Beispiele, wie du diese Fähigkeiten in der Vergangenheit angewendet hast, insbesondere im Bereich Computer Vision.

Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du dich für die Position interessierst und wie du zur Weiterentwicklung der AI-Produkte beitragen kannst. Betone deine Teamfähigkeit und deine proaktive Arbeitsweise.

Prüfe deine Unterlagen: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Fehler. Achte darauf, dass dein Lebenslauf aktuell ist und alle relevanten Erfahrungen und Projekte enthält.

Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Schwarz Dienstleistungen vorbereitest

Zeige deine technischen Fähigkeiten

Bereite dich darauf vor, deine Kenntnisse in Python und PyTorch zu demonstrieren. Sei bereit, spezifische Projekte oder Herausforderungen zu besprechen, bei denen du diese Technologien erfolgreich eingesetzt hast.

Verstehe die Anforderungen der Rolle

Informiere dich über die neuesten Trends im Bereich Computer Vision und AIoT. Zeige während des Interviews, dass du die aktuellen Entwicklungen kennst und wie du diese in die Arbeit bei Schwarz IT einbringen kannst.

Teamarbeit betonen

Hebe deine Erfahrungen in der Zusammenarbeit mit anderen hervor. Diskutiere, wie du proaktiv zur Teamdynamik beigetragen hast und wie du komplexe Probleme gemeinsam gelöst hast.

Präsentationsfähigkeiten zeigen

Bereite dich darauf vor, technische Konzepte einfach und verständlich zu erklären. Übe, wie du komplexe Fragestellungen einem nicht-technischen Publikum präsentieren würdest, um deine Kommunikationsfähigkeiten zu demonstrieren.

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