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

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

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

  • Aufgaben: Entwickle ML-Modelle fĂĽr Computer Vision und baue Prototypen.
  • Arbeitgeber: Innovatives Fitness-Tech-Unternehmen in MĂĽnchen mit modernem Teamgeist.
  • Mitarbeitervorteile: Flexibles Arbeiten, 30 Tage Urlaub, kostenlose Fitnessangebote und Mentoring-Programme.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Fitness-Technologie und mache echten Einfluss.
  • GewĂĽnschte Qualifikationen: Mindestens 2 Jahre Erfahrung in ML und Computer Vision, Python-Kenntnisse erforderlich.
  • Andere Informationen: Dynamisches Umfeld mit groĂźartigen Wachstumschancen und internationaler Kultur.

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

Your daily workout 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: Website #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, kostenlose Fitnessmöglichkeiten und eine ausgewogene Work-Life-Balance 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 mit uns in Kontakt zu treten. Zeig uns, dass du bereit bist, Fragen zu stellen und deine Ideen einzubringen.

✨Tipp Nummer 2

Nutze dein Netzwerk! Sprich mit Leuten, die bereits in der Branche arbeiten oder bei uns im Unternehmen sind. Empfehlungen können dir einen echten Vorteil verschaffen und zeigen, dass du gut vernetzt bist.

✨Tipp Nummer 3

Bereite dich auf technische Interviews vor! Da du in einem schnelllebigen Umfeld arbeiten wirst, ist es wichtig, deine Fähigkeiten in Python und den relevanten ML-Frameworks zu demonstrieren. Übe Coding-Challenges und sei bereit, deine Lösungen zu erklären.

✨Tipp Nummer 4

Bewirb dich über unsere Website! Das zeigt, dass du wirklich an der Position interessiert bist und gibt dir die Möglichkeit, alle Informationen direkt zu erhalten. Lass uns gemeinsam die Zukunft der Fitness-Technologie gestalten!

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 🫡

Mach deinen Lebenslauf einzigartig: Dein Lebenslauf sollte nicht nur deine Erfahrungen auflisten, sondern auch zeigen, wie du zur Vision von StudySmarter passt. Hebe relevante Projekte hervor, die deine Fähigkeiten in Machine Learning und Computer Vision demonstrieren.

Schreibe ein überzeugendes Anschreiben: Nutze dein Anschreiben, um deine Leidenschaft für Fitness und Technologie zu zeigen. Erkläre, warum du bei uns arbeiten möchtest und wie du mit deinem Wissen einen Unterschied machen kannst. Sei authentisch und zeige deine Persönlichkeit!

Beweise deine technischen Fähigkeiten: Stelle sicher, dass du in deiner Bewerbung konkrete Beispiele für deine Erfahrung mit Python und ML-Frameworks wie PyTorch oder TensorFlow gibst. Zeige, dass du nicht nur theoretisches Wissen hast, sondern auch praktische Anwendungen beherrschst.

Bewirb dich ĂĽber unsere Website: Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt ĂĽber unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass alle Unterlagen an die richtige Stelle gelangen und du die besten Chancen auf eine schnelle RĂĽckmeldung hast.

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 Technologien und Tools auseinandersetzen, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, wie Python, PyTorch und TensorFlow. Zeige, dass du nicht nur die Grundlagen verstehst, sondern auch aktuelle Trends im Bereich Computer Vision und Machine Learning verfolgst.

✨Bereite konkrete Beispiele vor

Denke an spezifische Projekte oder Erfahrungen, die deine Fähigkeiten im Bereich Deep Learning und Computer Vision demonstrieren. Sei bereit, über Herausforderungen zu sprechen, die du gemeistert hast, und wie du innovative Lösungen entwickelt hast. Das zeigt, dass du praxisorientiert bist und Verantwortung übernimmst.

✨Fragen stellen ist wichtig

Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und dem Unternehmen. Frage nach den aktuellen Projekten im Team oder wie sie den Erfolg von ML-Modellen messen. So kannst du auch besser verstehen, wie du zur Vision des Unternehmens beitragen kannst.

✨Sei authentisch und zeige deine Leidenschaft

Lass deine Begeisterung für Fitness-Technologie und Machine Learning durchscheinen. Unternehmen suchen nach Kandidaten, die nicht nur die nötigen Fähigkeiten haben, sondern auch eine echte Leidenschaft für das, was sie tun. Teile deine Ideen und Visionen, wie du die Zukunft der Fitness-Technologie mitgestalten möchtest.

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

    Vollzeit
    43200 - 72000 € / Jahr (geschätzt)

    Bewerbungsfrist: 2027-10-30

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    200 - 500
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