Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle KI-gestützte Pipelines zur Erkennung und Verfolgung von UAS-Zielen.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen in Berlin mit Fokus auf Computer Vision und AI.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, spannende Projekte und die Möglichkeit zur persönlichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Arbeiten vor Ort in Berlin und NATO-Staatsbürgerschaft sind Pflicht.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Luftüberwachung mit modernster Technologie und echtem Einfluss.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in Computer Vision und tiefem Lernen erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 61650 - 75350 € pro Jahr.
Standort: Berlin (Vor Ort)
Jobtyp: Unbefristete Anstellung
Rollenübersicht
Wir suchen einen erfahrenen Computer Vision / KI-Ingenieur, der robuste KI-gestützte Pipelines zur Erkennung, Klassifizierung und Echtzeitverfolgung von UAS-Zielen entwickelt und implementiert. Sie werden Modelle und Inferenz-Workflows entwerfen, die unter herausfordernden Bedingungen zuverlässig arbeiten — niedriger Kontrast, Unordnung, Verdeckung und variable Sichtbarkeit. Ihre Arbeit wird direkt das Systembewusstsein, die Zielidentifikation und die Verfolgungskontinuität unterstützen. Vor-Ort-Arbeit in Berlin und die Staatsbürgerschaft eines NATO-Mitgliedstaates sind erforderlich.
Hauptverantwortlichkeiten
- Erkennung & Klassifizierung: Entwerfen, Trainieren und Optimieren von KI/ML-Modellen zur Erkennung von UAS-Zielen und zur Klassifizierung von Typen/Verhalten aus IR/thermischen und sichtbaren Bildern.
- Echtzeitverfolgung: Integration der Erkennungsergebnisse in Multi-Ziel-Verfolgungspipelines, um stabile Zuordnungen, latenzfreie Inferenz und konsistente Identitätsbeibehaltung zu gewährleisten.
- Modelloptimierung: Anpassen und Komprimieren von Modellen für den Edge-Einsatz; Implementierung von Inferenzpipelines mit TensorRT, CUDA und effizienten Architekturen zur Balance von Genauigkeit und Geschwindigkeit auf NVIDIA-Hardware.
- Robustheit & Anpassung: Verbesserung der Leistung bei unterschiedlichen Wetterbedingungen, Beleuchtung, Verdeckung und Sensorausfällen; Implementierung von Datenaugmentation und Domänenanpassung zur Überbrückung von Simulations-zu-Realitäts-Lücken.
- Sensoranpassung: Zusammenarbeit mit thermischen, Radar- und Laserteams zur Ausrichtung von Bildern und Erkennungsergebnissen, um eine Multi-Sensor-Fusion und verbesserte Zuverlässigkeit zu ermöglichen.
- Bewertung & Iteration: Aufbau rigoroser Bewertungsrahmen; Analyse von Felddaten und Fehlerfällen; kontinuierliche Verbesserung von Präzision, Rückruf, Unterdrückung von Fehlalarmen und Latenz.
- Dokumentation & Bereitstellung: Führen klarer Aufzeichnungen über Modellarchitekturen, Trainingsdaten, Leistungsmerkmale und Bereitstellungseinschränkungen.
Erforderliche Qualifikationen
- Über 5 Jahre Erfahrung in Computer Vision, Deep Learning oder Echtzeitsystemen zur Wahrnehmung.
- Nachweisbare Erfolge in der Objekterkennung, Klassifizierung und Multi-Objektverfolgung.
- Tiefes Verständnis von CNNs, Transformatorarchitekturen, Verlustfunktionen und Trainingsmethoden.
- Kenntnisse in PyTorch oder TensorFlow; praktische Erfahrung in der Modellkompression, -pruning und -quantisierung.
- Starke Python-Kenntnisse; praktische Kenntnisse in C++ für produktionsreife Inferenzbereitstellungen.
- Erfahrung in der Optimierung und Bereitstellung von Vision/KI-Pipelines auf Edge-Plattformen — idealerweise NVIDIA Jetson/Tegra.
- Vertrautheit mit TensorRT, CUDA und effizienten Inferenzpraktiken.
- Fähigkeit zur interdisziplinären Zusammenarbeit mit Hardware-, Radar- und Verfolgungsingenieuren.
- Verfügbarkeit für Vor-Ort-Arbeit in Berlin; Staatsbürgerschaft eines NATO-Mitgliedstaates.
- Erfahrung mit IR-/thermischen Bildern oder der Erkennung von Zielen mit niedrigem Kontrast und niedriger Auflösung.
- Erfahrung in der Multi-Sensor- oder Fusionswahrnehmung (Vision + Radar/RF + Laser).
- Praktische Erfahrung mit Tracking-by-Detection, zeitlicher Assoziation oder Re-Identifikation.
- Vertrautheit mit operationellen Einschränkungen: Latenz, SWaP, Umweltrobustheit.
- Veröffentlichungen oder Projekterfahrungen in der Luftwahrnehmung, der Erkennung kleiner Ziele oder verteidigungsbezogener Vision.
Computer Vision Engineer — Aerial Perception & Target Analysis in Berlin Arbeitgeber: Optimus Search
Als innovatives, technologieorientiertes Unternehmen bieten wir Ihnen die Möglichkeit, das digitale Rückgrat der Geschäftsprozesse von morgen mitzugestalten. Unsere moderne Arbeitsumgebung fördert kreative Ideen und bietet spannende Entwicklungsprojekte mit neuesten Technologien. Zudem legen wir großen Wert auf fachliche und persönliche Entwicklungsmöglichkeiten sowie kurze Entscheidungswege, um Ihnen eine langfristige Karriereperspektive in einem wachsenden Umfeld zu ermöglichen.
StudySmarter Expertenrat🤫
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✨Engagier dich in Entwickler-Communities!
Lass uns mal ehrlich sein: In der Software-Entwicklung sind Netzwerke Gold wert! Tummel dich in GitHub-Projekten, nehme an lokalen Meetups oder Hackathons teil und vernetze dich mit anderen Entwicklern. So steigerst du nicht nur deine Sichtbarkeit, sondern lernst auch die neuesten Trends und Technologien kennen.
✨Zeig deine Fähigkeiten!
Erstelle ein Portfolio, das deine besten Projekte und Code-Examples zeigt. Nichts überzeugt mehr als ein praktischer Beweis deiner Skills. Das kann auch helfen, bei Optimus Search anzuklopfen, wenn du dich auf die Stelle als Computer Vision Engineer — Aerial Perception & Target Analysis bewirbst – so wissen sie gleich, was sie von dir erwarten können!
✨Nutze Jobplattformen speziell für Tech-Jobs!
Plattformen wie Stack Overflow Jobs oder AngelsList sind perfekte Orte, um Vollzeitstellen in der Software-Entwicklung zu finden. Hier sind viele tolle Unternehmen auf der Suche nach Talenten wie uns, also schau regelmäßig vorbei und bewirb dich direkt über die Website.
✨Such dir Mentoren und Feedback!
Hol dir Feedback von erfahrenen Entwicklern, die dir Tipps geben können, was Recruiter wirklich suchen. Ob über LinkedIn oder persönliche Kontakte: Menschen, die sich in der Branche auskennen, können enorm wertvoll sein, um dir zu helfen, dich optimal auf deine Bewerbung bei Optimus Search vorzubereiten!
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Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Highlights deiner Coding-Skills:In der Software-Entwicklung kommt es auf konkrete Fähigkeiten an. Vergiss nicht, relevante Programmiersprachen und Frameworks in deinen Lebenslauf aufzunehmen. Zeig uns, was du kannst – vielleicht mit einem Link zu deinem GitHub-Profil oder einer Übersicht deiner Side Projects, die deine Programmierkenntnisse illustrieren.
Dokumentation deiner Erfolge:Gerade bei einer Vollzeitstelle in der Software-Entwicklung sind konkrete Ergebnisse Gold wert. Nenn uns Zahlen und Ergebnisse aus deinen vorherigen Projekten. Hast du den Code optimiert oder Systemfehler behoben? Solche Erfolge zeigen, dass du die Sprache der Entwickler sprichst und einen echten Mehrwert bringst.
Attraktive Projektbeschreibungen:Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die hervorstechen, beschreibe sie ausführlich in deinem Lebenslauf. Was war das Problem, das du gelöst hast? Welche Technologien hast du eingesetzt? Das gibt uns einen klaren Einblick in deine Herangehensweise und Problemlösungsfähigkeiten.
Motivation zeigen:In deinem Anschreiben solltest du deine Motivation für die Stelle im Bereich Software-Entwicklung bei Optimus Search klar herausstellen. Warum sprichst gerade du die Anforderungen für diese Vollzeitrolle an? Mach deutlich, was dich an der Arbeit bei uns reizt und wie du über das rein Technische hinaus wachsen möchtest.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Optimus Search vorbereitet
✨Technische Vorbereitung auf die Coding-Challenges
In der Software-Entwicklung sind technische Fragen oft ein zentraler Teil des Interviews. Macht euch mit Plattformen wie LeetCode oder HackerRank vertraut, um eure Problemlösungsfähigkeiten zu trainieren. Zeigt im Interview viel Selbstbewusstsein beim Erklären eurer Ansätze!
✨Das eigene Portfolio im besten Licht präsentieren
Stellt sicher, dass ihr ein aussagekräftiges Portfolio habt, das einige eurer besten Projekte zeigt. Seid bereit, darüber zu sprechen, was eure Rolle war, welche Technologien ihr verwendet habt und welche Herausforderungen es gab. Das gibt den Interviewern einen Einblick in eure praktische Erfahrung.
✨Teamfähigkeit und Kommunikation betonen
In einer Vollzeit-Position wird Kommunikation im Team sehr wichtig sein. Seid bereit, Beispiele aus der Vergangenheit zu teilen, in denen ihr effektiv im Team gearbeitet habt. Dies zeigt, dass ihr nicht nur technische Fähigkeiten habt, sondern auch gut ins Team passt.
✨Vorbereitung auf Fragen zur Software-Architektur
Bereitet euch darauf vor, Fragen zur Software-Architektur zu beantworten. Themen wie RESTful APIs, Microservices und Cloud-Architekturen können Teil eures Interviews sein. Zeigt euer Verständnis durch Diskussionen und Beispiele aus eurer bisherigen Arbeit oder Projekte.
