Senior Applied Computer Vision Engineer

Diese Position wird im Auftrag eines Partnerunternehmens ausgeschrieben, das alle Bewerbungen und nächsten Schritte verwaltet. Unser Partner sucht einen Senior Applied Computer Vision Engineer mit Sitz in Deutschland. Treten Sie einem hochqualifizierten Ingenieurteam bei, das sich darauf konzentriert, Sportvideos in umsetzbare Erkenntnisse durch fortschrittliche Computer Vision und maschinelles Lernen zu transformieren.

In dieser Rolle entwickeln, optimieren und skalieren Sie produktionsreife Vision-Systeme, die in der Lage sind, komplexe reale Videoumgebungen zu bewältigen. Sie arbeiten über den gesamten Lebenszyklus von Computer Vision-Lösungen hinweg, von Experimenten und Modellentwicklung bis hin zu Bereitstellung und kontinuierlicher Verbesserung. Diese Position bietet die Möglichkeit, herausfordernde Probleme im Zusammenhang mit Objekterkennung, Verfolgung, Kamerakalibrierung und Videoanalytik zu lösen, während Sie mit funktionsübergreifenden Ingenieurteams zusammenarbeiten. Die Umgebung ist remote-first, flexibel und innovationsgetrieben, was Ihnen die Autonomie gibt, technische Initiativen mit bedeutendem Einfluss zu leiten.

Verantwortlichkeiten

• Entwickeln, verbessern und warten Sie produktionsbereite Computer Vision-Modelle für die Sportvideoanalyse, einschließlich Spieler- und Ballerkennung, Verfolgung, Ereigniserkennung und Identitätszuordnung.
• Entwerfen und verbessern Sie geometrische Computer Vision-Lösungen wie Kamerakalibrierung, Homographie-Schätzung, Feldregistrierung und Koordinatenmapping.
• Bewerten Sie bestehende Computer Vision-Pipelines, identifizieren Sie Leistungsengpässe, analysieren Sie Fehlermodi und implementieren Sie praktische Verbesserungen zur Steigerung von Genauigkeit, Skalierbarkeit und Robustheit.
• Passen Sie maschinelle Lernmodelle und Vision-Pipelines an, um neue Sportarten, Ligen, Stadien, Kamerakonfigurationen und unterschiedliche Videoqualitätsbedingungen zu unterstützen.
• Entwerfen und führen Sie Experimente zur Erstellung von Datensätzen, Augmentierung, Modelltraining, Feinabstimmung, Bewertung und Produktionsbereitschaft durch.
• Zusammenarbeiten mit Daten-, Software-, Plattform- und DevOps-Teams, um skalierbare maschinelle Lernlösungen in Produktionsumgebungen bereitzustellen und gleichzeitig die Inferenzleistung, Überwachung und betriebliche Zuverlässigkeit zu verbessern.
• Definieren Sie Bewertungsmetriken, Teststrategien und Qualitätssicherungsprozesse, um eine konsistente Modellleistung über die Zeit sicherzustellen.
• Leiten Sie technische Initiativen von der frühen Forschung und Prototypenerstellung bis zur Bereitstellung und kommunizieren Sie technische Entscheidungen und Abwägungen effektiv zwischen Ingenieur- und Stakeholder-Teams.

Anforderungen

• Umfangreiche Erfahrung im Aufbau, der Bereitstellung und der Verbesserung von produktionsreifen Computer Vision-Systemen.
• Starke Kenntnisse in Python und modernen Deep Learning-Frameworks wie PyTorch.
• Praktische Erfahrung in der videobasierten Computer Vision, einschließlich Objekterkennung, Multi-Objekt-Verfolgung, Ereigniserkennung, Identitätszuordnung oder Videoanalytik.
• Solides Verständnis geometrischer Computer Vision-Konzepte, einschließlich Kamerakalibrierung, Homographie-Schätzung, projektiver Geometrie und Mapping von Bildkoordinaten auf reale Umgebungen.
• Erfahrung in der Verbesserung von Verfolgungssystemen in herausfordernden Szenarien mit Okklusionen, rauschenden Erkennungen, Identitätserhaltung und Objektinteraktionen.
• Nachgewiesene Fähigkeit zur Bewertung der Modellleistung, Identifizierung von Schwächen und Implementierung effektiver Optimierungsstrategien.
• Erfahrung in der Anpassung von Modellen an verschiedene reale Umgebungen unter Verwendung von Techniken wie Transferlernen, Domänenanpassung, Datenaugmentation und Feinabstimmung.
• Starke Software-Engineering-Praktiken mit der Fähigkeit, sauberen, wartbaren, produktionsreifen Code zu schreiben.
• Fähigkeit, unabhängig zu arbeiten, mehrere Initiativen zu priorisieren und Projekte bis zum Abschluss voranzutreiben.
• Exzellente Kommunikations- und Zusammenarbeitfähigkeiten in funktionsübergreifenden und kundenorientierten Umgebungen.
• Erfahrung in Sportanalytik, Broadcast-Video, Multi-Kamera-Systemen, GPU-beschleunigter Videoverarbeitung, OCR, MLOps, Backend-Systemen, Cloud-Infrastruktur oder technischer Führung wird als Vorteil angesehen.

Vorteile

• Wettbewerbsfähiges Gehalt basierend auf Erfahrung.
• Umfassendes Leistungspaket einschließlich bezahltem Urlaub und Krankheitsurlaub.
• Vollständig remote Position für Fachkräfte mit Wohnsitz in Europa.
• Flexible Arbeitszeiten mit starkem Fokus auf Work-Life-Balance.
• Home-Office-Ausstattungszuschuss und die Möglichkeit, einen Coworking-Space zu nutzen, wenn gewünscht.
• Keine Geschäftsreisen erforderlich.
• Gelegenheit, mit hochqualifizierten internationalen Ingenieuren zusammenzuarbeiten.
• Kollaborative, dynamische Umgebung mit hervorragenden Möglichkeiten für technisches Wachstum und Karriereentwicklung.