Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und trainiere neuronale Netzwerke für Objekterkennung mit innovativen Technologien.
- Unternehmen: Ein dynamisches Start-up im Bereich Verteidigungstechnik mit Fokus auf maschinelles Sehen.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, Gesundheitsleistungen, flexible Arbeitszeiten und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Wachsendes Unternehmen mit hervorragenden Karrierechancen und einem kreativen Team.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI-gestützten Verteidigung und mache einen echten Unterschied.
- Qualifikationen: Erfahrung in Computer Vision und Deep Learning, insbesondere in der Objekterkennung.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 36000 - 60000 € pro Jahr.
Verantwortlichkeiten
- Neurale Netzwerke für Objekterkennung und Wahrnehmungsaufgaben mit Zeitreihendaten aufbauen, anpassen und trainieren.
- Wahrnehmungsalgorithmen implementieren, die temporalen Kontext über mehrere Frames extrahieren und nutzen.
- Benutzerdefinierte Verlustfunktionen, Augmentierungen und Architekturen entwerfen, implementieren und optimieren.
- Daten aus der realen Welt sammeln, vorbereiten und kuratieren – keine vorab bereinigten akademischen Datensätze.
- Datenannotation überwachen, indem die Kennzeichnungsrichtlinien verfeinert und deren Einhaltung sichergestellt wird.
- Modelle mit AP, Precision/Recall, mIoU und videobasierten Metriken bewerten und debuggen.
- Modelle in Produktion als Teil eines integrierten Multi-Sensor-Systems (Kamera, Radar, IR, akustisch usw.) bereitstellen.
Qualifikationen
- Starke Erfahrung in Computer Vision und Deep Learning, mit Fokus auf Objekterkennung unter Verwendung von Ein- oder Zweistufenmodellen (YOLO, FCOS, DETR, Faster R-CNN usw.).
- Erfahrung mit temporalen Modellen wie RNNs, ConvLSTMs oder transformerbasiertem Tracking.
- Fähigkeit, Netzwerkarchitekturen zu modifizieren und zu erweitern, nicht nur sie „von der Stange“ zu verwenden.
- Praktische Erfahrung in der Datensammlung, Kennzeichnung, Augmentierung und dem Training.
- Nachgewiesene Fähigkeit, Objekterkennungsmodelle von Grund auf zu trainieren oder sie an benutzerdefinierte Klassen und Daten anzupassen.
- Vertrautheit mit spezifischen Wahrnehmungsherausforderungen in der Robotik, wie Bewegungsunschärfe, Lichtvariation, Okklusion oder begrenzte Rechenleistung.
- Kenntnisse in PyTorch, Python, Git, Docker.
Nice to have
- Erfahrung mit Tracking-Algorithmen (DeepSORT, ByteTrack, Kalman-Filter).
- Frühere Arbeit mit nicht-visuellen Sensoren wie Infrarot, akustisch, Radar oder LiDAR zur Objekterkennung und Fusion.
- Einblick in Modelloptimierung und -kompression (Quantisierung, Pruning, Destillation).
- Erfahrung im Bereich UAVs, Vertrautheit mit ROS.
Meta
- Innere Motivation, Detailgenauigkeit und starke Problemlösungsmentalität.
- Kreativer Denker mit einem strukturierten und systematischen Ansatz.
- Bescheiden und kollaborativ – priorisiert kollektiven Erfolg über individuelle Anerkennung.
- Hohe ethische Standards und disziplinierte Arbeitsweise.
- Außerschulische Führungsqualitäten oder Erfolge sind ein Bonus.
- Fließend in Englisch.
- Staatsangehörigkeit eines NATO-Mitgliedstaates oder engen Verbündeten ist erforderlich.
- Erfolgreiche Kandidaten müssen eine Sicherheitsüberprüfung erhalten.
Warum wir?
Schließen Sie sich uns an, um die Zukunft der KI-gesteuerten Verteidigung zu gestalten! Fühlen Sie, dass Sie der Beschreibung entsprechen, aber denken Sie nicht, dass Sie alle Kriterien zu 100 % erfüllen? Bewerben Sie sich trotzdem bei uns. Wir freuen uns auf Ihre detaillierte Bewerbung über unser Online-Formular.
Die Welt verändert sich. Exponentielle Technologien ermöglichen neue Arten von Sicherheitsbedrohungen. Wir sind bestrebt, einen Schritt voraus zu sein, indem wir agile, skalierbare und kosteneffektive Verteidigungen aufbauen. Wir suchen leidenschaftliche Entwickler, die bereit sind, außergewöhnliche Produkte zu schaffen, unsere Freiheit zu schützen und die Resilienz von Demokratien zu stärken.
Über uns
Wir sind ein Verteidigungstechnologie-Start-up, das sich auf Maschinenvisionslösungen spezialisiert hat. Wenn Sie eine Leidenschaft für bahnbrechende Innovationen haben und Ihre Fähigkeiten nutzen möchten, um Lösungen der nächsten Generation zu schaffen, ist dies eine Gelegenheit für Sie!
Was wir tun:
Wir entwickeln Lösungen, die es Computern und Sensoren ermöglichen, als Teams zusammenzuarbeiten, um auf aufkommende Sicherheitsherausforderungen zu reagieren. Unsere Hauptmission ist es, gegen KI-gesteuerte asymmetrische Bedrohungen in großem Maßstab zu verteidigen, wie z.B. Drohnenschwärme und andere UXVs.
Wer wir sind:
Mit Sitz in München, Berlin und Bordeaux/Toulouse expandieren wir schnell in ganz Europa und planen, bald weitere Büros zu eröffnen. Wir pflegen eine hybride Arbeitskultur – schätzen die Zusammenarbeit, die im Büro stattfindet, während wir auch unseren Teammitgliedern die Verantwortung und Autonomie geben, remote zu arbeiten.
Senioritätsgrad: Einstiegsniveau
Beschäftigungsart: Vollzeit
Berufsbereich: Ingenieurwesen und Informationstechnologie
Branchen: Softwareentwicklung
Empfehlungen erhöhen Ihre Chancen auf ein Vorstellungsgespräch bei Autonomous Teaming um das 2-fache.
Computer Vision Engineer – Object Detection (m/w/d) Arbeitgeber: Autonomous Teaming
Als Arbeitgeber bieten wir Ihnen die Möglichkeit, in einem internationalen und agilen Team zu arbeiten, das die Zukunft autonomer Systeme gestaltet. Sie profitieren von einer steilen Lernkurve, kontinuierlicher Entwicklung und einer starken, kollaborativen Unternehmenskultur, die Team-Events und innovative Projekte mit modernsten Technologien in den Bereichen KI, Robotik und Autonomie umfasst. Bei uns haben Sie die Chance, Ihre Karriere in einem wachsenden und ehrgeizigen Engineering-Team voranzutreiben und dabei eine bedeutende Rolle in der Sicherung und Optimierung unserer IT-Infrastruktur zu übernehmen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Computer Vision Engineer – Object Detection (m/w/d) erhalten könntest
✨Tipp Nummer 1
Sei proaktiv und nutze dein Netzwerk! Sprich mit Leuten in der Branche, besuche Meetups oder Konferenzen und teile deine Leidenschaft für Computer Vision. Oft erfährt man von offenen Stellen durch persönliche Kontakte.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich gut auf Vorstellungsgespräche vor! Informiere dich über das Unternehmen und die Technologien, die sie verwenden. Zeige, dass du nicht nur die Anforderungen erfüllst, sondern auch kreativ denken kannst, um Lösungen zu entwickeln.
✨Tipp Nummer 3
Präsentiere deine Projekte! Wenn du an spannenden Computer Vision-Projekten gearbeitet hast, bringe diese in Gesprächen zur Sprache. Zeige, wie du Herausforderungen gemeistert hast und welche Ergebnisse du erzielt hast.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! Das zeigt dein Interesse und Engagement. Und vergiss nicht: Auch wenn du nicht alle Anforderungen erfüllst, bewirb dich trotzdem – wir suchen nach leidenschaftlichen Talenten!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Computer Vision Engineer – Object Detection (m/w/d) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei authentisch!:Wenn du deine Bewerbung schreibst, sei einfach du selbst. Zeig uns, was dich motiviert und warum du für die Rolle als Computer Vision Engineer brennst. Authentizität kommt immer gut an!
Betone deine Erfahrungen:Erzähl uns von deinen bisherigen Projekten im Bereich Computer Vision und Deep Learning. Wir wollen wissen, wie du mit neuronalen Netzen gearbeitet hast und welche Herausforderungen du gemeistert hast. Das macht deine Bewerbung stark!
Mach es strukturiert:Eine klare Struktur in deiner Bewerbung hilft uns, schnell die wichtigsten Infos zu finden. Gliedere deine Erfahrungen und Fähigkeiten übersichtlich, damit wir sofort sehen, dass du der richtige Kandidat bist.
Bewirb dich über unsere Website:Vergiss nicht, deine Bewerbung über unser Online-Formular einzureichen! So stellst du sicher, dass wir alles richtig erhalten und du keine wichtigen Schritte verpasst. Wir freuen uns auf deine Unterlagen!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Autonomous Teaming vorbereitet
✨Verstehe die Technologien
Mach dich mit den neuesten Entwicklungen in der Computer Vision und den spezifischen Modellen wie YOLO oder Faster R-CNN vertraut. Zeige im Interview, dass du nicht nur die Theorie kennst, sondern auch praktische Erfahrungen mit diesen Technologien hast.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an Projekte, bei denen du neuronale Netzwerke für die Objekterkennung trainiert hast. Sei bereit, über Herausforderungen zu sprechen, die du überwunden hast, und wie du deine Modelle optimiert hast. Das zeigt dein praktisches Wissen und deine Problemlösungsfähigkeiten.
✨Daten sind entscheidend
Sprich darüber, wie du Datensätze gesammelt und aufbereitet hast. Betone deine Erfahrung mit der Annotation und wie du sicherstellst, dass die Daten qualitativ hochwertig sind. Das ist besonders wichtig, da das Unternehmen Wert auf reale Datensätze legt.
✨Teamarbeit betonen
Da das Unternehmen einen kollaborativen Ansatz schätzt, solltest du Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte oder deine Rolle in einem Team nennen. Zeige, dass du bereit bist, gemeinsam an Lösungen zu arbeiten und dass dir der kollektive Erfolg wichtig ist.
