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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und optimiere hochleistungsfähige Computer Vision Pipelines für Verbrauchergeräte.
- Arbeitgeber: Innovatives Unternehmen im Bereich Computer Vision und KI.
- Mitarbeitervorteile: Attraktives Gehalt, Gesundheitsleistungen und flexible Arbeitsmöglichkeiten.
- Andere Informationen: Dynamisches Team mit großartigen Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Technologie mit realen Anwendungen in der Verbraucherwelt.
- Gewünschte Qualifikationen: Abschluss in Informatik oder Elektrotechnik und umfangreiche Erfahrung in Computer Vision.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 75000 - 95000 € pro Jahr.
Projektbeschreibung: Praktische technische Führungskraft, verantwortlich für das Design, die Optimierung und die Produktisierung von Hochleistungs-Computer Vision- und KI-Pipelines für Verbrauchgeräte. Diese Rolle gewährleistet Echtzeitleistung, Energieeffizienz und Produktionsrobustheit über eingebettete Plattformen.
Verantwortlichkeiten:
- Entwerfen und Implementieren fortschrittlicher Computer Vision- und Bildverarbeitungs-Pipelines, optimiert für Echtzeit-Verbrauchgeräte.
- Zusammenarbeiten mit ISP-, Sensor- und Tuning-Teams zur Optimierung der Bildqualität für nachgelagerte KI- und UX-Leistung.
- Entwickeln und Bereitstellen von ML-Modellen für visuelle Erkennung, Verbesserung, Verfolgung oder Szenenverständnis.
- Optimieren von ML-Modellen für den Edge-Einsatz (Quantisierung, Pruning, Destillation, hardwarebewusste Abstimmung).
- Implementieren von leistungsrelevanten Algorithmen in modernem C++ für eingebettete Plattformen.
- Optimieren für Latenz, Energieverbrauch, Speicherbedarf und thermische Einschränkungen.
- Integrieren von Inferenz-Engines (TFLite, TensorRT, ONNX Runtime usw.) auf Ziel-SoCs.
- Eng mit Android/Linux-Plattformteams zusammenarbeiten, um Kamera- und KI-Pipelines zu integrieren.
- Definieren und Verfolgen von KPIs: FPS, Energieverbrauch, Speicher, Startzeit und Genauigkeit.
- Profilieren und Optimieren der Leistung über CPU/GPU/NPU/DSP.
- Debugging komplexer systemübergreifender Probleme in Produktionsversionen vorantreiben.
- Sicherstellen robuster Unit-Tests und Beitrag zu automatisierten Validierungs-Pipelines.
- Ingenieure betreuen und Architektur-/Designvorschläge überprüfen.
- Unterstützen des Produktstarts und der Bereitschaft zur Massenproduktion.
Fähigkeiten:
Must have:
- Bachelor- oder Master-Abschluss in Informatik, Elektrotechnik oder einem verwandten Bereich.
- 7-10+ Jahre Erfahrung in Computer Vision/Bildverarbeitung.
- Nachgewiesene Erfahrung in der Auslieferung mindestens eines Verbrauchsprodukts mit eingebetteter Vision/KI.
- Starke C++-Expertise (C++14/17/20), einschließlich Leistungsoptimierung.
- Starke Erfahrung mit OpenCV und ML-Frameworks (PyTorch, TensorFlow, ONNX).
- Erfahrung in der Bereitstellung von ML-Modellen auf eingebetteten/Edge-Geräten.
- Erfahrung mit Modelloptimierung (Quantisierung, Pruning).
- Starkes Verständnis von 2D/3D-Geometrie und linearer Algebra.
- Erfahrung mit eingebetteten Linux- oder Android-Systemen.
- Starke Debugging- und Leistungsprofiling-Fähigkeiten.
- Erfahrung in der Optimierung für Energie- und thermische Einschränkungen.
Nice to have:
- Erfahrung mit mobilen SoCs (Qualcomm, MediaTek, Exynos usw.).
- Erfahrung mit CUDA / OpenCL / Vulkan / OpenGL ES / SIMD.
- Erfahrung mit Kamerakalibrierung und ISP-Interaktion.
- Erfahrung im Aufbau für Android Camera HAL oder Yocto-basierte Systeme.
- Erfahrung mit AR, computergestützter Fotografie oder Videobearbeitung.
- Erfahrung mit Mehrkamera-Systemen.
- Einblick in Produktionsvalidierung und Fertigungsbeschränkungen.
Senior Vision Systems Engineer Arbeitgeber: Luxoft
Kontaktperson:
Luxoft HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Senior Vision Systems Engineer
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Fachleuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns gemeinsam nach Verbindungen suchen, die dir helfen können, einen Fuß in die Tür zu bekommen.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe deine C++-Kenntnisse und sei bereit, über deine Erfahrungen mit Computer Vision und ML-Frameworks zu sprechen. Wir können dir Ressourcen zur Verfügung stellen, um dich optimal vorzubereiten.
✨Tipp Nummer 3
Zeige deine Projekte! Wenn du an spannenden Computer Vision-Projekten gearbeitet hast, präsentiere sie in einem Portfolio oder auf GitHub. Lass uns zusammenarbeiten, um deine besten Arbeiten ins Rampenlicht zu rücken.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! Das zeigt dein Interesse und Engagement für die Position. Wir sind hier, um dir bei jedem Schritt des Bewerbungsprozesses zu helfen.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Senior Vision Systems Engineer
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!: Wenn du deine Bewerbung schreibst, sei authentisch und zeig uns, wer du wirklich bist. Wir suchen nach Menschen, die Leidenschaft für Computer Vision und AI haben, also lass das in deiner Bewerbung durchscheinen!
Betone deine Erfahrungen: Erzähl uns von deinen bisherigen Projekten und wie du sie erfolgreich umgesetzt hast. Besonders wichtig sind Erfahrungen mit Embedded-Systemen und ML-Optimierungen – das wird uns helfen, deine Eignung für die Rolle zu erkennen.
Technische Fähigkeiten hervorheben: Stell sicher, dass du deine C++-Kenntnisse und Erfahrungen mit OpenCV und ML-Frameworks klar darstellst. Zeig uns, wie du komplexe Algorithmen implementiert und optimiert hast – das ist entscheidend für die Position!
Bewirb dich über unsere Website: Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass sie schnell bei uns ankommt und wir dich zügig kontaktieren können. Wir freuen uns auf deine Bewerbung!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Luxoft vorbereitest
✨Verstehe die technischen Anforderungen
Mach dich mit den spezifischen Technologien und Tools vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, wie C++, OpenCV und ML-Frameworks. Bereite Beispiele vor, die deine Erfahrung mit diesen Technologien zeigen und wie du sie in früheren Projekten eingesetzt hast.
✨Bereite dich auf praktische Fragen vor
Erwarte technische Fragen oder Aufgaben, die deine Problemlösungsfähigkeiten testen. Übe das Implementieren von Algorithmen oder das Optimieren von Code in C++. Zeige, dass du nicht nur theoretisches Wissen hast, sondern auch praktisch anwenden kannst.
✨Zeige deine Teamfähigkeit
Da die Rolle viel Zusammenarbeit erfordert, sei bereit, über deine Erfahrungen in der Teamarbeit zu sprechen. Nenne konkrete Beispiele, wie du mit anderen Teams (z.B. ISP, Sensoren) zusammengearbeitet hast, um Probleme zu lösen oder Projekte erfolgreich abzuschließen.
✨Kenne die KPIs
Mach dich mit den Leistungskennzahlen (KPIs) vertraut, die in der Beschreibung genannt werden, wie FPS, Energieverbrauch und Genauigkeit. Sei bereit, darüber zu diskutieren, wie du diese KPIs in deinen bisherigen Projekten verfolgt und optimiert hast.