Machine Learning Engineer - Computer Vision (m/f/d)
Machine Learning Engineer - Computer Vision (m/f/d)

Machine Learning Engineer - Computer Vision (m/f/d)

München Vollzeit 48000 - 84000 € / Jahr (geschätzt) Kein Home Office möglich
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle ML-Modelle für Computer Vision und baue Prototypen.
  • Arbeitgeber: Innovatives Unternehmen in München, das Fitness- und Gesundheitstechnologie revolutioniert.
  • Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, 30 Tage Urlaub, kostenlose Fitnessangebote und ein modernes Arbeitsumfeld.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Fitness-Technologie und habe einen echten Einfluss.
  • Gewünschte Qualifikationen: Mindestens 2 Jahre Erfahrung in ML-Modellen für Computer Vision und Kenntnisse in Python.
  • Andere Informationen: Dynamisches Team mit großartigen Wachstums- und Entwicklungsmöglichkeiten.

Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 48000 - 84000 € pro Jahr.

Your daily workout

Bitte bewerben Sie sich umgehend, wenn Sie aufgrund des großen Interesses für diese Stelle in Frage kommen.

Join our ambitious team in Munich pioneering technology at the intersection of Fitness, Health Tech, Computer Vision, and Machine Learning! We are researching and developing prototypes for early-stage breakthrough product initiatives. We need a self-starter who thrives in a rapidly evolving environment, appreciates high autonomy, and is ready to make a significant impact. You bring to the table proven expertise in deep learning, ideally paired with robust data pipelines, 3D perception, human motion, or real-time inference at the edge. Ready to shape the future of fitness technology? Apply now!

  • Machine Learning: You build ML models for Computer Vision tasks – define experiments, perform data reviews, and iteratively improve model performance
  • Prototyping: You get your hands dirty building prototypes and support the team with user experience testing and other necessary tasks
  • Ownership: You are fearless in taking decisions, asking questions, proposing solutions, experimenting, and failing fast
  • Communication: You effectively communicate progress, challenges, and solutions with the rest of the team
  • Architecting: You experiment with and architect solutions iteratively

Your fitness level

  • Core Experience: You have proven experience (2+ years) building and orchestrating ML models for Computer Vision tasks
  • Technical Stack: You are highly proficient in Python and expert in relevant ML frameworks (PyTorch, TensorFlow/Keras) and packages (NumPy, Pandas)
  • Data Skills: Preferably, you have hands-on experience with data science tooling and expertise in dataset curation, analysis, and cleaning for ML training
  • Code Quality: You write high-quality, maintainable code using sound software engineering principles and are familiar with CI/CD tools
  • Foundations: You have a solid theoretical and practical foundation in the fundamentals of ML, Computer Vision and follow the latest trends in related applications (e.g. human pose estimation, multi-view geometry, active learning, or semi-supervised labeling)

Your training goal for your first 6 months

  • Integration: You integrate into our team and deeply understand the current product context and vision
  • Familiarity: You master the relevant theoretical concepts and cutting-edge tech stack, including Edge AI, ROS2/gstreamer, Docker containers, and real-time inference
  • Pipeline: You drive the design and implementation of novel Computer Vision pipeline components to address real-world problems where no \“off-the-shelf\“ solutions exist
  • Validation: You take part in validating your solutions and gathering feedback through dedicated user experience tests

The equipment we provide

  • Best-in-class Development Tools: Assess AI tools for designing, coming up with solutions, and coding
  • Impact & Ownership: Shape the product itself, ensuring your work in our fast-learning environment has real-world impact from day one
  • Modern Culture: Be part of a modern and international company culture where talent and passion are welcomed, heard, and part of the decision-making process
  • Work-Life-Balance: Benefit from flexible working hours, hybrid working policy (2 office days), and 30 days of vacation per year
  • Fit & Healthy: Train for free with EGYM Wellpass in several thousand sports and health facilities across Germany and/or use our in-house gym with EGYM products
  • Mentoring Program: Exchange knowledge and grow together across teams and locations through our self-organized mentoring platform
  • Mobility: Enjoy a monthly travel subsidy for public transport
  • Discounts: Get a variety of great discounted offers, from fashion to leisure, through our employee benefits portal
  • Bike Leasing: Stay active and use our leasing bike offer on your way to work or in your spare time
  • Subsidized Pension: Profit from our employer-subsidized pension

Your warm up plan
Contact Information

Upload your documents (CV, salary expectations and earliest possible start date) and specify the job ID #1765. Contact: Marina Lambrecht. For further information: https://career.egym.com

#J-18808-Ljbffr

Machine Learning Engineer - Computer Vision (m/f/d) Arbeitgeber: EGYM GmbH

Unser Unternehmen in München bietet eine dynamische und innovative Arbeitsumgebung, in der Sie als Machine Learning Engineer im Bereich Computer Vision einen bedeutenden Einfluss auf die Zukunft der Fitness-Technologie haben können. Wir fördern eine moderne Unternehmenskultur, die Flexibilität, Teamarbeit und persönliche Entwicklung schätzt, während wir Ihnen zahlreiche Vorteile wie ein Mentoring-Programm, flexible Arbeitszeiten und kostenlose Fitnessmöglichkeiten bieten. Werden Sie Teil eines engagierten Teams, das an der Spitze der Technologie steht und echte Veränderungen bewirken möchte.
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Kontaktperson:

EGYM GmbH HR Team

StudySmarter Bewerbungstipps 🤫

So bekommst du den Job: Machine Learning Engineer - Computer Vision (m/f/d)

Tipp Nummer 1

Sei proaktiv! Wenn du dich für die Stelle als Machine Learning Engineer interessierst, zögere nicht, direkt über unsere Website zu bewerben. Zeige uns, dass du bereit bist, die Initiative zu ergreifen und Teil unseres Teams zu werden.

Tipp Nummer 2

Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit anderen Fachleuten in der Fitness- und Tech-Branche in Kontakt zu treten. Vielleicht findest du sogar jemanden aus unserem Team, der dir wertvolle Einblicke geben kann.

Tipp Nummer 3

Bereite dich auf technische Interviews vor! Da du Erfahrung in Computer Vision und ML mitbringst, solltest du deine Kenntnisse in Python und den relevanten Frameworks auffrischen. Sei bereit, deine Projekte und Lösungen zu präsentieren.

Tipp Nummer 4

Zeige deine Leidenschaft! In deinem Vorstellungsgespräch solltest du nicht nur deine technischen Fähigkeiten betonen, sondern auch deine Begeisterung für Fitness und Gesundheit. Lass uns wissen, warum du Teil unserer Mission werden möchtest!

Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Machine Learning Engineer - Computer Vision (m/f/d)

Deep Learning
Computer Vision
Python
PyTorch
TensorFlow/Keras
NumPy
Pandas
Datenanalyse
Dataset-Kuration
CI/CD-Tools
Edge AI
ROS2/gstreamer
Docker-Container
Echtzeitinferenz
Prototyping

Tipps für deine Bewerbung 🫡

Sei authentisch!: Zeig uns, wer du wirklich bist! Deine Persönlichkeit und Leidenschaft für Machine Learning und Computer Vision sollten in deiner Bewerbung deutlich werden. Lass uns wissen, warum du die perfekte Ergänzung für unser Team bist.

Mach es konkret!: Gib uns konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung. Erzähl uns von Projekten, an denen du gearbeitet hast, und wie du Herausforderungen gemeistert hast. Das hilft uns, deine Fähigkeiten besser einzuschätzen.

Achte auf die Details!: Stell sicher, dass deine Unterlagen gut strukturiert und fehlerfrei sind. Ein klarer Lebenslauf und ein prägnantes Anschreiben zeigen uns, dass du Wert auf Qualität legst – genau wie wir bei StudySmarter!

Bewirb dich über unsere Website!: Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist die Bewerbung über unsere Website. So können wir deine Unterlagen direkt bearbeiten und du bist schneller im Prozess. Wir freuen uns auf deine Bewerbung!

Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei EGYM GmbH vorbereitest

Mach dich mit der Technologie vertraut

Bevor du zum Interview gehst, solltest du dich intensiv mit den neuesten Trends in der Computer Vision und Machine Learning auseinandersetzen. Informiere dich über aktuelle Entwicklungen, insbesondere in Bezug auf 3D-Wahrnehmung und Echtzeitanwendungen. Das zeigt dein Engagement und deine Leidenschaft für das Thema.

Bereite konkrete Beispiele vor

Denke an spezifische Projekte oder Erfahrungen, die deine Fähigkeiten im Bereich Deep Learning und Datenpipelines demonstrieren. Sei bereit, diese Beispiele zu erläutern und zu zeigen, wie du Herausforderungen gemeistert hast. Das gibt dem Interviewer einen klaren Einblick in deine praktische Erfahrung.

Zeige deine Problemlösungsfähigkeiten

Sei bereit, während des Interviews Fragen zu beantworten, die deine Fähigkeit zur Problemlösung testen. Überlege dir, wie du in der Vergangenheit komplexe Probleme angegangen bist und welche Lösungen du gefunden hast. Dies wird deine Entscheidungsfreudigkeit und deinen experimentellen Ansatz unterstreichen.

Kommunikation ist der Schlüssel

Achte darauf, während des Interviews klar und präzise zu kommunizieren. Erkläre deine Gedanken und Ansätze deutlich, damit das Team sieht, dass du nicht nur technisch versiert bist, sondern auch gut im Austausch von Ideen und Fortschritten. Gute Kommunikation ist entscheidend für die Zusammenarbeit im Team.

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    München
    Vollzeit
    48000 - 84000 € / Jahr (geschätzt)

    Bewerbungsfrist: 2027-10-30

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    EGYM GmbH

    200 - 500
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