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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Machine Vision Anwendungen und baue End-to-End-Pipelines.
- Arbeitgeber: Wir sind ein führendes Unternehmen im Bereich maschinelles Sehen mit Fokus auf moderne Technologien.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, Remote-Optionen und spannende Unternehmensvergünstigungen warten auf dich.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines dynamischen Teams, das an der Spitze der Technologie steht und echten Einfluss hat.
- Gewünschte Qualifikationen: Kenntnisse in Python, MLOps und Bildverarbeitung sind erforderlich; Erfahrung mit AWS ist ein Plus.
- Andere Informationen: Du wirst die Möglichkeit haben, an innovativen Projekten zu arbeiten und deine Fähigkeiten weiterzuentwickeln.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 48000 - 84000 € pro Jahr.
Verantwortlichkeiten:
- Starke Erfahrung mit MVTec HALCON und Entwicklung jeglicher Art von Maschinenvisionsanwendungen.
- Aufbau einer End-to-End-Pipeline für Computer Vision von der Bilddatenvorverarbeitung, Datenaufnahme, Datenfilterung bis hin zur Entwicklung, Bereitstellung und Überwachung von Bildmodellen.
- Stitching von Bildern zur Ableitung von Erkenntnissen und Metriken.
- Ausreichende Kenntnisse über die Erstellung von Datenbankschemas und Methoden zur Speicherung von Daten in der Cloud/AWS Sagemaker, Modelltraining und Orchestrierung in AWS.
- Fähigkeit zur Definition von APIs für Benutzeroberflächen und Modellbereitstellung.
- Entwicklung nachhaltiger, konsumierbarer, genauer und wirkungsvoller Codes für den Modellaufbau und die Bereitstellung.
Anforderungen:
- Gutes Verständnis von Bildverarbeitung, Farbräumen, maschinellem Lernen und tiefem Lernen.
- Verständnis der Bildverarbeitung ist von Vorteil.
- Kenntnisse über Transferlernen und die Funktionsweise von ML-Modellen mit begrenzten Daten.
- Gutes Verständnis der Pipeline für maschinelles Lernen in der Produktion (MLOps).
- Sehr gute Kenntnisse in Python, .net C#, No SQL.
- Experte in Python und einige Kenntnisse in C#.
- Gutes Verständnis von API und Logging.
- Docker und Kenntnisse über Modellbereitstellung und Versionskontrolle von Modellen.
- Textverarbeitung mit grundlegenden LLM-Kenntnissen.
Machine Vision Engineer Arbeitgeber: LinkedIn
Kontaktperson:
LinkedIn HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Machine Vision Engineer
✨Tip Nummer 1
Netzwerke sind entscheidend! Suche nach Veranstaltungen oder Meetups, die sich auf Machine Vision und KI konzentrieren. Dort kannst du wertvolle Kontakte knüpfen und möglicherweise Insider-Informationen über offene Stellen bei uns erhalten.
✨Tip Nummer 2
Zeige deine Fähigkeiten! Erstelle ein Portfolio mit Projekten, die deine Erfahrung mit MVTec HALCON und anderen relevanten Technologien demonstrieren. Dies kann dir helfen, dich von anderen Bewerbern abzuheben.
✨Tip Nummer 3
Bleibe auf dem Laufenden! Verfolge aktuelle Trends und Entwicklungen im Bereich der Bildverarbeitung und des maschinellen Lernens. Dies zeigt dein Engagement und deine Leidenschaft für das Fachgebiet während des Vorstellungsgesprächs.
✨Tip Nummer 4
Bereite dich auf technische Fragen vor! Übe, wie du komplexe Probleme im Bereich der Bildverarbeitung lösen würdest. Dies wird dir helfen, im Vorstellungsgespräch selbstbewusst aufzutreten und deine Expertise zu demonstrieren.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Machine Vision Engineer
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die spezifischen Anforderungen und Verantwortlichkeiten. Stelle sicher, dass du alle geforderten Fähigkeiten und Erfahrungen in deinem Lebenslauf und Anschreiben hervorhebst.
Betone relevante Erfahrungen: Fokussiere dich in deinem Lebenslauf auf deine Erfahrungen mit MVTec HALCON, Bildverarbeitung und maschinellem Lernen. Nenne konkrete Projekte oder Anwendungen, an denen du gearbeitet hast, um deine Fähigkeiten zu demonstrieren.
Anpassung des Anschreibens: Schreibe ein individuelles Anschreiben, das deine Motivation für die Position als Machine Vision Engineer erklärt. Gehe darauf ein, wie deine Kenntnisse in Python, AWS und API-Entwicklung zur Erfüllung der Unternehmensziele beitragen können.
Prüfe deine Unterlagen: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Fehler. Achte darauf, dass dein Lebenslauf aktuell ist und alle relevanten Informationen enthält, die für die Position wichtig sind.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei LinkedIn vorbereitest
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Da die Stelle einen starken Fokus auf MVTec HALCON und Bildverarbeitung hat, solltest du dich auf technische Fragen zu diesen Themen vorbereiten. Überlege dir Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung, die deine Fähigkeiten in der Entwicklung von Machine Vision Anwendungen demonstrieren.
✨Verstehe den gesamten Machine Learning Prozess
Sei bereit, über den gesamten Machine Learning Pipeline-Prozess zu sprechen, einschließlich Datenvorverarbeitung, Modelltraining und -bereitstellung. Zeige, dass du mit MLOps vertraut bist und erkläre, wie du Modelle in der Produktion verwaltest.
✨Demonstriere deine Programmierkenntnisse
Stelle sicher, dass du deine Kenntnisse in Python und C# hervorhebst. Bereite dich darauf vor, spezifische Beispiele für Projekte oder Code-Snippets zu diskutieren, die du entwickelt hast, um deine Fähigkeiten zu untermauern.
✨Zeige dein Verständnis für APIs und Cloud-Dienste
Da die Rolle Kenntnisse in der API-Definition und der Nutzung von AWS erfordert, solltest du in der Lage sein, über deine Erfahrungen mit Cloud-Diensten und API-Entwicklung zu sprechen. Erkläre, wie du diese Technologien in deinen bisherigen Projekten eingesetzt hast.
