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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle Echtzeit-Objekterkennungs- und Segmentierungsmodelle für innovative KI-Anwendungen.
- Arbeitgeber: Ein führendes Deep-Tech-Unternehmen, das KI-gesteuerte Kameras für die Fertigungsindustrie entwickelt.
- Mitarbeitervorteile: Remote-Arbeit, wettbewerbsfähiges Gehalt von 90.000 € und spannende Projekte.
- Warum dieser Job: Arbeite an bahnbrechenden Technologien mit echtem Einfluss auf die Industrie.
- Gewünschte Qualifikationen: MSc/PhD in CV, AI oder verwandten Bereichen; Erfahrung mit PyTorch oder TensorFlow erforderlich.
- Andere Informationen: Diese R&D-Position bietet die Möglichkeit, tief in visionäre Herausforderungen einzutauchen.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 72000 - 108000 € pro Jahr.
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.
AI Research Engineer – Computer Vision, Deep Learning – Remote – €90,000 Arbeitgeber: LinkedIn
Kontaktperson:
LinkedIn HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: AI Research Engineer – Computer Vision, Deep Learning – Remote – €90,000
✨Tip Nummer 1
Netzwerke sind entscheidend! Suche nach Veranstaltungen oder Online-Communities, 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
Zeige deine Leidenschaft für das Thema! Teile deine Projekte oder Forschungsergebnisse auf Plattformen wie GitHub oder LinkedIn. Dies kann dir helfen, dich von anderen Bewerbern abzuheben und dein Fachwissen zu demonstrieren.
✨Tip Nummer 3
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du häufige Fragen zu Computer Vision und Deep Learning übst. Nutze Plattformen wie LeetCode oder HackerRank, um deine Problemlösungsfähigkeiten zu verbessern und dich auf praktische Aufgaben vorzubereiten.
✨Tip Nummer 4
Informiere dich über die neuesten Trends und Technologien im Bereich der Computer Vision. Abonniere relevante Fachzeitschriften oder Blogs, um immer auf dem Laufenden zu bleiben und in Gesprächen mit potenziellen Arbeitgebern glänzen zu können.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: AI Research Engineer – Computer Vision, Deep Learning – Remote – €90,000
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die geforderten Qualifikationen und Erfahrungen. Stelle sicher, dass du alle relevanten Punkte in deiner Bewerbung ansprichst.
Betone deine technischen Fähigkeiten: Hebe deine Erfahrung mit PyTorch, TensorFlow oder ONNX hervor. Zeige konkrete Beispiele, wie du diese Technologien in der Vergangenheit eingesetzt hast, um Probleme zu lösen oder Projekte erfolgreich abzuschließen.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du an dieser Position interessiert bist und wie deine Fähigkeiten und Erfahrungen zur Vision des Unternehmens passen.
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.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei LinkedIn vorbereitest
✨Verstehe die Technologien
Mach dich mit den neuesten Entwicklungen in 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 bisherigen 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 bewältigt hast und welche Lösungen du implementiert hast.
✨Zeige dein Interesse an R&D
Betone deine Leidenschaft für Forschung und Entwicklung. Diskutiere, wie du innovative Ansätze zur Lösung von Problemen in der Computer Vision entwickeln würdest und warum du an der Schnittstelle zwischen Forschung und Produktion arbeiten möchtest.
✨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 Mission des Unternehmens beitragen kannst.
