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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle Echtzeit-Objekterkennung und Segmentierungsmodelle für innovative Inspektionssysteme.
- Arbeitgeber: Ein führendes Deep-Tech-Unternehmen, das KI-gesteuerte Kameras für die Fertigungsindustrie entwickelt.
- Mitarbeitervorteile: Hybrid-Arbeitsmodell, wettbewerbsfähiges Gehalt von 90.000 € und spannende Projekte.
- Warum dieser Job: Arbeite an bahnbrechenden Technologien mit echtem Einfluss auf die Industrie und Nachhaltigkeit.
- Gewünschte Qualifikationen: MSc/PhD in CV, AI oder Robotik; Erfahrung mit PyTorch oder TensorFlow erforderlich.
- Andere Informationen: Möglichkeit zur Zusammenarbeit mit Tier-1-Herstellern und EU-Förderung.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 72000 - 108000 € pro Jahr.
AI Research Engineer – Computer Vision, Deep Learning – München / Hybrid – €90.000
Arbeiten Sie an modernsten Vision-Modellen, die die nächste Generation autonomer Inspektionssysteme für die Fertigungsindustrie antreiben.
Dieses Deep-Tech-Unternehmen entwickelt KI-gestützte Kameras und Edge-Systeme, die Defekte erkennen, die Produktqualität analysieren und industrielle Prozesse in Echtzeit überwachen – alles mit maßgeschneiderten Computer Vision-Modellen und Edge-Inferenz-Engines.
Was sie tun:
- Vereinigung von KI mit traditioneller Fertigung zur Verbesserung der Zuverlässigkeit und Reduzierung von Abfall
- Kombination von 2D/3D CV, zeitlicher Modellierung und Edge-Bereitstellung (NVIDIA Jetson)
- Partnerschaften mit mehreren Tier-1-Automobil- und Medizintechnikherstellern
- Unterstützt von einem Konsortium aus EU-Förderungen und privaten Investoren
Was Sie tun werden:
- Entwicklung von Echtzeit-Objekterkennungs- und Segmentierungsmodellen
- Optimierung von Pipelines für die Inferenz auf Geräten
- Hilfe bei der Überbrückung von Forschung und Produktion mit reproduzierbaren Experimenten
- Beitrag zur Sensorintegration, Datensatzgestaltung und Annotationstrategien
Was benötigt wird:
- MSc/PhD in CV, KI, Robotik oder verwandtem Bereich
- Starke Erfahrung mit PyTorch, TensorFlow oder ONNX
- Kenntnisse klassischer CV-Techniken und Echtzeitoptimierung
- Bonus: Erfahrung mit Edge-Hardware, Stereo-Vision oder synthetischer Datengenerierung
Dies ist Forschungs- und Entwicklungsarbeit mit echtem Einfluss. Wenn Sie tief in Vision-Herausforderungen eintauchen möchten, die über nur offene Datensätze hinausgehen – dann ist dies die Gelegenheit.
Research Engineer (m/w/d) Computer Vision Arbeitgeber: Findr
Kontaktperson:
Findr HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Research Engineer (m/w/d) Computer Vision
✨Tip Nummer 1
Netzwerke sind entscheidend! Suche nach Veranstaltungen oder Meetups in München, die sich auf KI und Computer Vision konzentrieren. Dort kannst du wertvolle Kontakte knüpfen und möglicherweise Insider-Informationen über offene Stellen erhalten.
✨Tip Nummer 2
Engagiere dich in Online-Communities und Foren, die sich mit Computer Vision und Deep Learning beschäftigen. Plattformen wie GitHub oder spezielle LinkedIn-Gruppen können dir helfen, dein Wissen zu erweitern und dich mit Gleichgesinnten auszutauschen.
✨Tip Nummer 3
Erstelle ein Portfolio, das deine Projekte im Bereich Computer Vision zeigt. Zeige konkrete Beispiele für Modelle, die du entwickelt hast, und erkläre die Herausforderungen, die du dabei gemeistert hast. Dies kann dir helfen, dich von anderen Bewerbern abzuheben.
✨Tip Nummer 4
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du häufige Fragen zu PyTorch, TensorFlow und klassischen CV-Techniken übst. Stelle sicher, dass du auch praktische Probleme lösen kannst, um deine Fähigkeiten unter Beweis zu stellen.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Research Engineer (m/w/d) Computer Vision
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die geforderten Qualifikationen wie MSc/PhD in Computer Vision oder verwandten Bereichen. Stelle sicher, dass du alle relevanten Fähigkeiten und Erfahrungen in deiner Bewerbung hervorhebst.
Betone deine technischen Fähigkeiten: Da die Position Kenntnisse in PyTorch, TensorFlow oder ONNX erfordert, solltest du konkrete Beispiele für Projekte oder Erfahrungen anführen, die deine Fähigkeiten in diesen Technologien demonstrieren. Zeige auch dein Verständnis klassischer Computer Vision Techniken.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du an dieser Position interessiert bist und wie deine Erfahrungen und Ziele mit den Zielen des Unternehmens übereinstimmen. Betone deine Leidenschaft für Forschung und Entwicklung im Bereich Computer Vision.
Prüfe deine Unterlagen: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Richtigkeit. Achte darauf, dass dein Lebenslauf aktuell ist und alle relevanten Informationen enthält, die deine Eignung für die Stelle unterstreichen.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Findr vorbereitest
✨Verstehe die Technologien
Mach dich mit den neuesten Entwicklungen in der Computer Vision und Deep Learning vertraut. Sei bereit, über deine Erfahrungen mit PyTorch, TensorFlow oder ONNX zu sprechen und wie du diese Technologien in deinen Projekten eingesetzt hast.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte, an denen du gearbeitet hast, insbesondere solche, die sich auf Echtzeitanwendungen oder Objekt-Detektion beziehen. Erkläre, welche Herausforderungen du überwunden hast und welche Ergebnisse du erzielt hast.
✨Zeige dein Interesse an R&D
Betone deine Leidenschaft für Forschung und Entwicklung. Diskutiere, wie du innovative Lösungen für reale Probleme im Bereich der industriellen Fertigung entwickeln möchtest und wie du dazu beitragen kannst, die Brücke zwischen Forschung und Produktion zu schlagen.
✨Frage nach der Unternehmenskultur
Stelle Fragen zur Unternehmenskultur und den Teamdynamiken. Zeige, dass du nicht nur an der technischen Seite interessiert bist, sondern auch daran, wie du in das Team passen und zur gemeinsamen Mission beitragen kannst.
