Your mission
- Build, adapt, and train neural networks for object detection and perception tasks using time-series data
- Implement perception algorithms that extract and leverage temporal context across multiple frames
- Design, implement, and optimize custom loss functions, augmentations, and architectures
- Collect, prepare, and curate datasets from the real world – not pre-cleaned academic datasets
- Supervise data annotation by refining labeling guidelines and assuring adherence to them
- Evaluate and debug models using AP, Precision/Recall, mIoU, and video-based metrics
- Deploy models into production as part of an integrated multi-sensor system (camera, radar, IR, acoustic, etc.)
Your profile
- Strong experience in computer vision and deep learning, with a focus on object detection using one-stage or two-stage models (YOLO, FCOS, DETR, Faster R-CNN, etc.)
- Strong experience with temporal models such as RNNs, ConvLSTMs, or transformer-based tracking
- Ability to modify and extend network architectures, not just use them off the shelf
- Hands-on experience in dataset collection, labeling, augmentation, and training
- Proven ability to train object detection models from scratch or adapt them to custom classes and data
- Familiarity with perception challenges specific to robotics, such as motion blur, lighting variation, occlusion, or limited compute
- Proficiency in PyTorch, Python, Git, Docker
Nice to have
- Experience with tracking algorithms (DeepSORT, ByteTrack, Kalman Filters)
- Prior work with non-visual sensors such as infrared, acoustic, radar, or LiDAR for object detection and fusion
- Exposure to model optimization and compression (quantization, pruning, distillation)
- Experience in the domain of UAVs, familiarity with ROS
What else
- Intrinsic motivation, attention to detail, and strong problem-solving mindset
- Creative thinker with a structured and systematic approach
- Humble and collaborative — prioritizes collective success over individual recognition
- High ethical standards and disciplined work ethic
- Fluent in English
- Nationality of a NATO member nation or close ally is required
- Successful candidates will be required to obtain security clearance
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Computer Vision Engineer – Object Detection (m/w/d) Arbeitgeber: autonomous-teaming
Als Arbeitgeber bieten wir Ihnen die Möglichkeit, in einem internationalen, agilen und ehrgeizigen Team zu arbeiten, das die Zukunft autonomer Systeme gestaltet. Bei uns profitieren Sie von einer steilen Lernkurve, kontinuierlicher Entwicklung und einer starken, kollaborativen Kultur, die Team-Events und den Austausch fördert. In München haben Sie die Chance, an innovativen Produkten mit modernsten Technologien in den Bereichen KI, Robotik und Autonomie zu arbeiten und dabei Ihre Karriere in einem wachsenden Ingenieurteam voranzutreiben.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Computer Vision Engineer – Object Detection (m/w/d) erhalten könntest
✨Das richtige Netzwerk nutzen
In der Automatisierungstechnik lohnt es sich, Teil von Fachgruppen oder Online-Communities zu sein, wie z.B. LinkedIn-Gruppen oder speziellen Foren. Diese Plattformen sind nicht nur gut für den Austausch mit Kollegen, sondern auch für den direkten Kontakt mit Unternehmen, die Stellen ausschreiben.
✨Messebesuche planen
Auf Messen und Branchenveranstaltungen wie der SPS IPC Drives oder der Hannover Messe gibt es oft die Möglichkeit, direkt vor Ort mit Unternehmen zu sprechen. Nutzt die Chance, um euch über autonomous-teaming und deren offene Stellen zu informieren und vielleicht sogar einen ersten Eindruck zu hinterlassen.
✨Praktische Erfahrungen sammeln
Falls ihr noch nicht so viel Erfahrung habt, schaut nach Möglichkeiten für Workshops oder Projekten in der Automatisierungstechnik, die euch praktische Kenntnisse vermitteln. Das zeigt nicht nur eure Initiative, sondern verschafft euch auch einen Pluspunkt im Bewerbungsprozess.
✨Bewirb dich direkt über unsere Seite
Wenn ihr euch für eine Stelle bei autonomous-teaming interessiert, bewerbt euch direkt über unsere Website. So landet eure Bewerbung direkt im Fokus und ihr zeigt, dass ihr wirklich hinter der Stelle steht. Zudem könnt ihr in der Übersicht der Ausschreibungen oft mehr über das Team und die Unternehmenskultur erfahren.
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Bring deine technischen Fähigkeiten zur Geltung:In der Automatisierungstechnik sind spezifische technische Fähigkeiten gefragt. Hebe deine Kenntnisse in Bereichen wie SPS-Programmierung, Roboter- oder Prozessautomatisierung klar in deinem Lebenslauf hervor. Vielleicht hast du sogar Zertifikate oder Schulungen, die deine Kenntnisse belegen – zeig das!
Präzise CV-Gestaltung:Achte bei deinem Lebenslauf darauf, dass du klar und präzise die Projekte auflistest, an denen du gearbeitet hast. Konzentriere dich auf messbare Ergebnisse und technische Herausforderungen, die du gemeistert hast. Das wird deine Eignung für die Stelle bei autonomous-teaming unterstreichen.
Motivation und Teamarbeit betonen:Im Anschreiben solltest du nicht nur deine technischen Fähigkeiten beeindruckend darstellen, sondern auch deine Motivation für die Automatisierungstechnik betonen. Berichte, wie wichtig dir Teamarbeit und innovative Lösungen sind – das passt gut zur Vollzeitstelle bei autonomous-teaming!
Verlinke relevante Projekte oder Portfolios:Falls du an spannenden Projekten gearbeitet hast, die irgendetwas mit Automatisierungstechnik zu tun haben, verlinke diese in deiner Bewerbung! Ein Portfolio oder Links zu veröffentlichten Arbeiten können dir helfen, dich von anderen Bewerbungen abzuheben.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei autonomous-teaming vorbereitet
✨Verstehe die Werkzeuge der Automatisierungstechnik
Mach dich mit den gängigen Tools der Branche vertraut, wie PLC-Programmierung und SCADA-Systemen. Vielleicht wirst du im Gespräch sogar auf eine technische Herausforderung stoßen, also sei bereit, konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung zu nennen, in denen du diese Tools angewendet hast.
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Erwarte technische Fragen, die sich auf Automatisierungssysteme und deren Integration beziehen könnten. Das bedeutet, dass wir uns ein paar Systemdesign-Fragen ansehen und darüber nachdenken sollten, wie wir Probleme mit bestehenden Automatisierungssystemen lösen würden. Das zeigt nicht nur dein Wissen, sondern auch deine Problemlösungsfähigkeiten.
✨Zeige deine Projekte und Erfolge
Hast du bereits an Projekten in der Automatisierungstechnik gearbeitet? Bringe ein Portfolio mit, das deine besten Arbeiten zeigt. Das kann alles umfassen - von Prozessoptimierungen bis zu erfolgreich implementierten Lösungen. Du willst der Jury zeigen, was du drauf hast und wie du Ergebnisse lieferst!
✨Motivation und langfristige Perspektive
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, sollten wir uns auch Gedanken darüber machen, warum du langfristig in diesem Bereich arbeiten möchtest. Sei bereit, deine Motivation zu erklären, wie du in der Automatisierungstechnik wachsen möchtest und wie du zum Erfolg von autonomous-teaming beitragen kannst. Das zeigt, dass du wirklich an einer Karriere in diesem Bereich interessiert bist!
