Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle komplexe Computer Vision- und Machine Learning-Systeme für reale Baustellen.
- Unternehmen: Wachsendes Unternehmen, das die Zukunft der Bau-Technologie gestaltet.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Provisionen und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Vielfältige Gemeinschaft und Chancengleichheit für alle Mitarbeiter.
- Warum dieser Job: Arbeite mit modernster Technologie und beeinflusse die Bauindustrie nachhaltig.
- Qualifikationen: M.S./Ph.D. in relevantem Bereich und 5+ Jahre Erfahrung in Computer Vision.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 67500 - 78000 € pro Jahr.
Brief summary of role
We’re looking for an experienced Sr.
Computer Vision Engineer to own core algorithms for mapping, localization, image analysis, and 3D reconstruction on real-world construction site data.
This role centers on advanced computer vision but integrates modern machine learning methodologies to optimize performance on real-world construction site data.
You will leverage classical CV, deep learning (transformers, multi-modal models), and probabilistic modeling to provide meaningful insights to our customers.
- What you’ll be doing
- Design and architect complex, multi-component computer vision and machine learning systems.
- Develop and optimize image localization, SLAM, Sf M, and 3D reconstruction techniques.
- Implement deep learning models for visual perception, leveraging modern techniques (LLMs, VLLMs, transformers, and generative AI).
- Prototype and rigorously test algorithms on real-world construction site data.
- Collaborate with platform engineers to transition research prototypes into production-ready implementations.
- Oversee dataset creation, curation, and annotation to ensure high-quality training and validation data.
- Monitor system performance in production, ensuring scalability and robustness.
- What we are looking for
- M. S./Ph. D. in related field or equivalent industry experience.
- 5+ years of industry experience developing computer vision and machine learning models for image processing.
- Strong expertise in camera models, calibration, and 3D pose representations/transforms.
- Experience with SLAM, Sf M, 3D reconstruction, photogrammetry, or VIO.
- Proficiency in deep learning frameworks (e. g., Py Torch).
- Experience working with multi-modal models combining images and language.
- Deep understanding of fundamental CV: feature detection/matching, probabilistic modeling, computational geometry, and numerical optimization.
- Experience with 3D visualizations and debug interfaces (Open GL/Py Qt).
- Why join us
- Be part of a high-growth company shaping the future of Con Tech
- Work alongside a talented and collaborative team
- Competitive compensation package, including base salary, commission, and benefits
- Opportunities for professional development and career growth
Open Space welcomes employees from varied backgrounds and walks of life, and it’s reflected in our diverse community.
Open Space is proud to be an equal opportunity employer and is committed to providing equal employment opportunities to all employees and applicants for employment, without regard to race, color, religion, age, sex, national origin, disability status, genetics, protected veteran status, sexual orientation, gender identity or expression, or any other characteristic protected by federal, state or local laws.
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Sr. Computer Vision Engineer Arbeitgeber: OpenSpace
OpenSpace ist ein hervorragender Arbeitgeber, der Ihnen die Möglichkeit bietet, an der Spitze der ConTech-Branche zu arbeiten. Mit einem wettbewerbsfähigen Vergütungspaket und umfangreichen Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung in einem dynamischen und unterstützenden Team fördern wir eine inklusive Arbeitskultur, die Vielfalt schätzt und respektiert. Hier haben Sie die Chance, Ihre Fähigkeiten in einem innovativen Umfeld einzusetzen und dabei einen echten Einfluss auf die Zukunft des Bauwesens zu nehmen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Sr. Computer Vision Engineer erhalten könntest
✨Branchenspezifische Netzwerke nutzen
Im Maschinenbau gibt es zahlreiche Fachkonferenzen und Messen, wie die Hannover Messe, wo du direkt mit Unternehmen und Fachleuten in Kontakt treten kannst. Nutze solche Events, um deinen Namen bekannt zu machen und potenzielle Arbeitgeber wie OpenSpace auf dich aufmerksam zu machen.
✨Setz auf Praktika und Werkstudentenstellen
Wenn du gerade erst in die Branche einsteigst, sind Praktika und Werkstudentenstellen der Schlüssel. Viele Unternehmen, darunter auch OpenSpace, nutzen diese Gelegenheiten, um Talente zu entdecken und später in Vollzeit zu übernehmen. Check auch die Karriereseite von OpenSpace für aktuelle Angebote!
✨Technische Communities und Foren aktiv nutzen
Engagiere dich in technischen Foren oder Community-Plattformen wie LinkedIn-Gruppen und XING, die sich auf Maschinenbau spezialisieren. Dort kannst du nicht nur dein Wissen erweitern, sondern auch wertvolle Kontakte knüpfen, die dir helfen, in Vollzeitstellen bei Unternehmen wie OpenSpace zu landen.
✨Direkt bewerben und sichtbar sein
Habe keine Scheu, dich direkt bei OpenSpace über unsere Website zu bewerben. Zeig mit deinem Portfolio oder Projekten, was du kannst. Heutzutage suchen viele Unternehmen nach Kandidaten, die ihre Leidenschaft und Fähigkeiten demonstrieren können, also nutze diese Chance!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Sr. Computer Vision Engineer mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Technische Fähigkeiten hervorheben:Im Maschinenbau kommt es auf konkrete technische Fähigkeiten an. Sei sicher, dass dein Lebenslauf deine Kenntnisse in CAD-Software, Konstruktionstechniken und Fertigungstechnologie klar aufzeigt. Falls du an Projekten gearbeitet hast, die deine Fähigkeiten in diesen Bereichen unter Beweis stellen, zögere nicht, sie in deinem Lebenslauf zu erwähnen!
Echte Projekte zeigen:Wenn du praktische Erfahrungen oder Projekte in deinem Portfolio hast, dann zeig sie! Wir wollen sehen, welche Lösungen du entwickelt hast und wie du technische Herausforderungen gemeistert hast. Füge auch gerne Skizzen oder Pläne hinzu, die deine Denkprozesse zeigen.
Motivation und langfristige Perspektive:Im Anschreiben solltest du nicht nur erklären, warum du bei OpenSpace arbeiten möchtest, sondern auch, wie du dir deine Zukunft im Maschinenbau vorstellst. Was motiviert dich? Welche Ziele verfolgst du? Das zeigt uns, dass du ein Interesse an persönlichem Wachstum und der Weiterentwicklung in diesem Bereich hast.
Verweise auf Studienleistungen:Besonders wichtig für eine Vollzeitstelle im Maschinenbau sind deine akademischen Leistungen. Wenn du bemerkenswerte Noten in relevanten Kursen oder spezielle Anerkennungen erhalten hast, füge diese Informationen hinzu. Das gibt uns einen Einblick in dein Engagement und deine Fachkenntnisse.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei OpenSpace vorbereitet
✨Verstehe die technischen Spezifikationen
Im Maschinenbau ist es entscheidend, dass wir die technischen Details und Spezifikationen der Maschinen und Systeme verstehen. Mach dich mit den gängigen CAD-Softwaretools vertraut, die in der Branche verwendet werden, und sei bereit, Fragen zu technischen Zeichnungen oder Konstruktionsprinzipien zu beantworten.
✨Präsentiere deine Projekte
Bereite ein Portfolio vor, das deine bisherigen Projekte zeigt. Das können Praktika, Studienprojekte oder persönliche Arbeiten sein. Zeige, wie du Probleme gelöst oder Innovationen entwickelt hast – das wird deine praktischen Fähigkeiten unter Beweis stellen und einen guten Eindruck hinterlassen.
✨Kenne die Trends in der Branche
Halte dich über aktuelle Entwicklungen im Maschinenbau auf dem Laufenden, besonders in Bezug auf Automatisierung, nachhaltige Technologien und digitale Zwillinge. Arbeitgeber schätzen Kandidaten, die sich für die Zukunft der Branche interessieren und wissen, wo sie hingeht.
✨Zeige dein Interesse an Teamarbeit
Im Maschinenbau arbeiten wir oft in interdisziplinären Teams. Sei bereit, Beispiele aus deiner Vergangenheit zu teilen, wie du erfolgreich mit anderen zusammengearbeitet hast. Es ist wichtig, deine Teamfähigkeit zu demonstrieren und anzuerkennen, dass jeder Beitrag wertvoll ist.
