Senior Computer Vision Engineer (Stealth Start-up)

Was wir tun

Moderne Lieferketten hängen von nahtloser Koordination über große Netzwerke von Einrichtungen, Geräten und Logistikoperationen ab. Dennoch bestehen kritische Sichtbarkeitslücken an Orten, an denen Entscheidungen ohne vollständige Informationen getroffen werden, wo die Optimierung durch die Grenzen manueller Aufsicht eingeschränkt ist und wo Ineffizienz sich über Tausende von Standorten kumuliert. Wir bauen eine Computer Vision- und KI-Plattform, die dies ändert. Durch die Schaffung einer einheitlichen Intelligenzschicht über fragmentierte Operationen ermöglichen wir ein Echtzeitverständnis und Automatisierung dort, wo es am wichtigsten ist.

Wir sind früh dran, von Merantix Capital unterstützt und arbeiten mit strategisch wichtigen Designpartnern in der Logistik und Fertigung. Dies ist das Art von Infrastrukturproblem, das, einmal richtig gelöst, über eine gesamte Branche skalierbar ist.

Ihre Rolle

Als Senior Computer Vision Engineer werden Sie entscheidend daran beteiligt sein, unsere Automatisierungsplattform von frühen Prototypen in Produktionssysteme zu überführen, die in Logistiknetzwerken eingesetzt werden. Sie berichten direkt an unseren CTO/Co-Founder und arbeiten eng mit einem wachsenden Engineering-Team zusammen. Dies ist eine praktische, verantwortungsvolle Rolle für jemanden, der reale Probleme im großen Maßstab lösen möchte. Sie werden an modernen Herausforderungen der Computer Vision arbeiten: Echtzeit-Objektverfolgung, Multi-View 3D-Rekonstruktion, ID-Zuordnung und Verhaltensanomalieerkennung in unordentlichen, industriellen Umgebungen.

Hauptverantwortlichkeiten

• CORE CV SYSTEM

• Multi-Kamera-Fusion - Kalibrieren und Fügen überlappender Feeds in ein einzelnes räumliches Modell der Umgebung in Echtzeit zusammen.
• Tag-freie Re-Identifikation - Assoziieren Sie dasselbe Asset über Kameras hinweg nur anhand von Erscheinung und Bewegung. Keine RFID, keine Beacons.
• 3D-Szenenverständnis - 2D-Erkennungen auf reale Koordinaten abbilden und über die Zeit einen abfragbaren räumlichen Zustand aufrechterhalten.
• Verhaltensanomalieerkennung - Gelernte Modelle, die sich über neue Standorte verallgemeinern, nicht brüchige regelbasierte Heuristiken.

• Training-Stack - Besitzen Sie die Pipeline vom Rohmaterial bis zum bereitgestellten Modell: Kennzeichnung, Experimentverfolgung, Modellversionierung und automatisierte Validierung, bevor etwas an einen Kundenstandort geliefert wird.
• Datenflywheel - Entwerfen Sie Pipelines, die Live-Kundenaufnahmen in Trainingsdaten im großen Maßstab umwandeln, sodass die Modellqualität mit jedem neuen Einsatz zunimmt.

• Edge-Bereitstellung - Optimieren Sie die Inferenz vor Ort auf handelsüblicher Hardware.
• Produktionsqualitätsstandard - Definieren, überwachen und besitzen Sie, was "gut genug" für mission-kritische CV bedeutet.

• Pilotstandort-Präsenz - Diagnostizieren Sie Fehler im Feld. Operative Realitäten fließen direkt in Ingenieursentscheidungen ein.
• Technische Führung - Setzen Sie Standards für die Modellentwicklung, Codequalität und CV-Best Practices, während das Team wächst.

Ihr Profil

Sie sind ein hochqualifizierter Computer Vision Engineer mit nachweislicher Erfahrung in der Überführung von CV-Projekten von Forschung/Prototyping in die Produktion. Sie sind begeistert davon, schwierige technische Probleme in realen industriellen Umgebungen zu lösen. Sie kommunizieren klar, arbeiten autonom und gedeihen in einem schnelllebigen Startup-Umfeld.

Wesentlich

• 5+ Jahre praktische Erfahrung in Computer Vision, KI/ML oder Robotikprojekten
• Starke Expertise in Python und/oder C++ und modernen ML-Frameworks (PyTorch, TensorFlow)
• Tiefes Verständnis von Computer Vision-Algorithmen, z.B. ByteTrack, DeepSORT usw.
• Fundierte Kenntnisse von CV-Tools und Bibliotheken: OpenCV, torchvision, YOLO, Objekt-Erkennungs-/Verfolgungs-Frameworks
• Produktionserfahrung: Sie haben mindestens ein CV-Projekt von der Idee bis zur Bereitstellung an Endbenutzer gebracht
• Fortgeschrittener Abschluss: MSc oder PhD in Informatik, Maschinellem Lernen, Robotik oder angrenzenden Bereichen
• Cloud-Erfahrung: praktische Arbeit mit mindestens einem großen Anbieter (AWS, GCP, Azure)
• Codequalität: Erfahrung mit Code-Reviews, Tests und der Pflege großer Codebasen
• Fließendes Englisch (Deutsch nicht erforderlich)

Starke Pluspunkte

• Erfahrung mit Multi-Kamerasystemen, 3D-Verfolgung oder geospatialem Denken
• On-Premise- oder Edge-Bereitstellungserfahrung (Inferenz am Edge, Datenschutzanforderungen)
• Hintergrund in Logistik, Robotik, Autonomie oder industrieller Automatisierung
• Erfahrung mit Echtzeitsystemen oder Leistungsoptimierung für latenzkritische Anwendungen
• Praktische Erfahrung in der Datenkennzeichnung & Kuratierung (Verständnis der Qualität des Grundwahrheits)
• Unternehmerische Denkweise: Sie sind mit Ungewissheit vertraut, bewegen sich schnell und neigen zur Handlung

Schön zu haben

• Frühere Erfahrung in einem Startup oder einem Unternehmen in der Frühphase
• Erfahrung mit 3D-Rekonstruktion, SLAM oder Struktur-von-Bewegung
• Vertrautheit mit Sensorfusion (Kombination von Kamera, LiDAR, Radar)
• Kenntnisse über GDPR und datenschutzfreundliches maschinelles Lernen

Was wir bieten

• Wettbewerbsfähiges Gehalt + Aktienoptionen (bedeutendes Eigenkapital als früher Ingenieur)
• Brandneues Büro auf dem AI Campus in Berlin (Merantix HQ), wo Sie mit Hunderten von KI-Ingenieuren im Ökosystem zusammenarbeiten können
• Hardware- und Ausstattungszulage, um sicherzustellen, dass Sie alles haben, was Sie benötigen, um erfolgreich zu sein
• Bauen Sie das Kernteam mit uns auf

Über uns

Wir sind ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet und Vielfalt schätzt. Wir betrachten alle Bewerbungen gleich, unabhängig von Rasse, Hautfarbe, Abstammung, Religion, Geschlecht, nationaler Herkunft, sexueller Orientierung, Alter, Staatsangehörigkeit, Familienstand, Behinderung oder Geschlechtsidentität. Wir ermutigen nachdrücklich Personen aus Gruppen, die in der Technik traditionell unterrepräsentiert sind, sich zu bewerben.