Staff Computer Vision/AI Engineer

Wir sind ein schnell wachsendes Unternehmen, das nach Teamkollegen sucht, die Schlüsselbeiträge zur Veränderung der Art und Weise leisten möchten, wie Unternehmen mit der physischen Welt durch intelligente Automatisierung interagieren. Dies ist eine unglaubliche Gelegenheit, an bahnbrechenden KI-Systemen zu arbeiten, die Branchen revolutionieren. Seien Sie Teil der Skalierung einer Plattform, die reale visuelle, räumliche und zeitliche Daten aus Milliarden von Ereignissen über Edge-Geräte, mobile Sensoren und Cloud-Infrastruktur verarbeitet.

Wir suchen einen erfahrenen Staff Computer Vision/AI Engineer, der unserem leistungsstarken Team beitritt, um Lösungen für visuelle Intelligenz der nächsten Generation zu entwickeln. Sie werden an angewandter Forschung und produktionsfähigen maschinellen Lernsystemen arbeiten, die die Echtzeit-Entscheidungsfindung über Geräte und Dienste hinweg unterstützen. Diese Rolle erfordert tiefgehende Expertise in Computer Vision, maschinellem Lernen und dem Design von KI-Systemen, mit einem starken Fokus auf die Lösung realer Probleme auf skalierbare und wirkungsvolle Weise.

Sie werden eng mit erstklassigen Ingenieuren und Produktleitern zusammenarbeiten, um hochmoderne KI-Funktionen zu definieren, zu entwickeln und in unsere Plattform zu integrieren.

Verantwortlichkeiten:

• Leitung des gesamten Lebenszyklus der Entwicklung von Computer Vision- und maschinellen Lernmodellen – von der Datensammlung und -kennzeichnung bis hin zu Bereitstellung und Überwachung in Produktionsumgebungen.
• Forschung und Implementierung von Deep-Learning-Modellen für Vision-Aufgaben wie Erkennung, Segmentierung, Klassifizierung, Verfolgung und Echtzeitinferenz.
• Hilfe bei der Planung und Durchführung von AI/ML-Projektphasen in Übereinstimmung mit Produkt- und Plattformzielen, von Prototyping bis hin zu skalierbaren Produktionsrollouts.
• Enge Zusammenarbeit mit Produkt-, Hardware- und Cloud-Teams zur Gestaltung intelligenter End-to-End-Funktionen, die in Geräte und Anwendungen integriert sind.
• Hilfe beim Entwerfen und Bauen skalierbarer Pipelines für das Training, die Evaluierung und die Bereitstellung von Modellen sowohl auf Cloud- als auch auf Edge-Plattformen.
• Entwicklung logischer Lösungen für komplexe Probleme der physischen Welt durch strukturierte Experimente und Leistungsoptimierung.
• Zusammenarbeit mit anderen Senior Engineers und funktionsübergreifenden Partnern zur Architektur technisch solider, leistungsfähiger und zuverlässiger KI-Systeme.
• Priorisierung und Verwaltung mehrerer Initiativen, um sicherzustellen, dass alle Modelle und Systeme Qualitäts-, Leistungs- und Compliance-Standards erfüllen.
• Aktualität bezüglich Fortschritten in Computer Vision ML und KI, insbesondere in grundlegenden Vision-Modellen, und Integration dieser Innovationen in den Produktfahrplan.
• Verständnis der realen Auswirkungen aufkommender AI/ML-Trends und deren Anwendung zur Unterstützung der Geschäftstransformation durch intelligente Automatisierung.

Fähigkeiten und Fachkenntnisse:

• Über 7 Jahre Erfahrung im maschinellen Lernen, mit starkem Fokus auf Computer Vision und angewandtes Deep Learning.
• Nachweisliche Erfolge bei der Bereitstellung von AI/ML-Lösungen von der Forschung bis zur Produktion in schnelllebigen, realen Umgebungen.
• Erfahrung mit dem gesamten ML-Entwicklungszyklus – Datenverarbeitung, Modelltraining, Evaluierung, Optimierung und Bereitstellung.
• Tiefgehende technische Fähigkeiten mit Frameworks wie PyTorch oder TensorFlow sowie Programmierkenntnisse in Python (C++ ist von Vorteil).
• Tiefgehende Expertise in konvolutionalen und transformerbasierten Vision-Modellen, Modellkompression und Inferenzoptimierung.
• Erfahrung in der Bereitstellung von Modellen in Cloud-Umgebungen (AWS/GCP/Azure) sowie auf Edge-Geräten (unter Verwendung von TensorRT, ONNX oder TFLite).
• Ausgezeichnete Teamarbeit und Zusammenarbeit; Fähigkeit, funktionsübergreifend mit Software-, Hardware- und Produktteams zu arbeiten.
• Starke Problemlösungsfähigkeiten und die Fähigkeit, mehrdeutige Herausforderungen in messbare Lösungen zu übersetzen.
• Fähigkeit, komplexe technische Konzepte klar und effektiv sowohl technischen als auch nicht-technischen Stakeholdern zu kommunizieren.
• Selbstmotiviert, proaktiv und gedeiht in einer dynamischen, startup-ähnlichen Umgebung.

Bonus-Kriterien:

• Erfahrung in der Anwendung von AI/ML-basierten CV-Lösungen auf reale IoT-Systeme oder Edge-Intelligenzplattformen (z.B. Überwachung, Monitoring und Anomalieerkennung).
• Kenntnisse in Linux/Ubuntu-Umgebungen; Vertrautheit mit Skripting und Werkzeugen rund um Daten- und Bereitstellungs-Workflows.
• Vertrautheit mit agilen Methoden und kollaborativen Entwicklungstools (JIRA, Git usw.).
• Hintergrund in eingebetteten Systemen, Containern (Docker) oder Linux-basierten Bereitstellungspipelines.
• Frühere Erfahrungen in Startup- oder Wachstumsumgebungen, insbesondere beim Aufbau von 0-zu-1-AI-Lösungen.