Software Engineer - Computer Vision (w/m/d)

Software Engineer - Computer Vision (w/m/d)

Bad Friedrichshall Vollzeit 45000 - 65000 € / Jahr (geschätzt) Kein Homeoffice möglich
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle innovative KI-Software für Computer Vision und arbeite an spannenden Projekten.
  • Unternehmen: Schwarz Digits, Teil der Schwarz Gruppe, mit Fokus auf digitale Transformation.
  • Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten, Weiterbildungsmöglichkeiten und ein dynamisches Team.
  • Weitere Informationen: Wachsendes Umfeld mit großartigen Karrierechancen und echter Verantwortung.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und arbeite an echten Lösungen für Unternehmen in Europa.
  • Qualifikationen: Kenntnisse in Rust oder C++, Erfahrung mit Edge-Systemen und DevOps-Praktiken.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.

Schwarz Digits schafft das technologische Fundament für digitale Entscheidungsfreiheit in Europa.

Als IT- und Digitalsparte der Schwarz Gruppe entwickeln und verantworten wir einerseits die IT-Infrastrukturen für die Handelssparten Lidl und Kaufland sowie die Schwarz Produktion und Pre Zero.

Gleichzeitig agieren wir als unabhängiger Anbieter am externen Markt, um Unternehmen in ganz Europa bei ihrer digitalen Transformation zu unterstützen.

Unsere Kernleistungen bündeln wir in den Bereichen Cloud, Cyber Security, Data & AI, Communication und Workspace.

Trage auch du zur digitalen Entscheidungsfreiheit in Europa bei.

Bei uns arbeitest du an der Schnittstelle zwischen Agilität und

Sicherheit: Du profitierst von den schnellen Entscheidungswegen, genießt echte Gestaltungsspielräume in deinen Projekten und baust dabei auf das stabile Fundament der Schwarz Gruppe.

Du willst performante, systemnahe KI-Software entwickeln, die nicht nur in der CI grün ist, sondern direkt auf Edge-Hardware läuft und echte Entscheidungen trifft?

Dann komm in unser Team und baue mit uns die KI-Engine, die Computer Vision Produkte von der Forschung in den produktiven Betrieb bringt — performant, sicher und datenschutzkonform.

Wir verantworten die Domäne Computer Vision & AIo T in der Schwarz IT — der Tech-Einheit hinter LIDL, Kaufland und der gesamten Schwarz Gruppe.

Wir suchen kein "Rädchen im Getriebe", sondern jemanden, der echte Verantwortung übernimmt und mit uns die Grenzen von Edge-KI verschiebt.

  • Deine Mission
  • KI-Engine: Du entwickelst und erweiterst den Kern unserer KI-Engine — Ereigniskorrelation, Zustandsmaschinen und Entscheidungslogik für Computer Vision Anwendungen im produktiven Einsatz.
  • Systemintegration: Du verbindest unsere KI-Engine mit externen Systemen und Datenquellen — bidirektional, robust und latenzarm (MQTT o. ä.).
  • Datenpipelines: Du entwickelst Pipelines, die Verarbeitungsergebnisse sicher, nachvollziehbar und integer persistieren.
  • ONNX am Edge: Du integrierst Inferenzmodelle (Objekterkennung, Multi-Object-Tracking, Klassifizierer) in ein Tokio-basiertes Actor-System und drückst die Latenz auf das Minimum.
  • Qualität: Du lieferst nicht nur Features, sondern Unit-, Integrations- und Property-Based-Tests sowie CI/CD-Pipelines, die sie absichern.
  • Dein Profil
  • Systemnahe

Programmierung: Du hast solide Kenntnisse in Rust, C++ oder einer vergleichbaren Sprache — Erfahrung mit async/await, Actor-Pattern und Ownership-Konzepten ist ein klares Plus.

  • Edge-Erfahrung: Du hast Software für latenzempfindliche Systeme gebaut, die lokal und ohne Cloud-Abhängigkeit betrieben werden.
  • Messaging: MQTT, Protocol Buffers oder ähnliche event-driven Kommunikationsmuster sind dir vertraut.
  • ML-Deployment: Du weißt, wie ONNX-Modelle in produktive Backends integriert werden — und warum Inferenzlatenz kein Nice-to-have ist.
  • Dev Ops-Mindset: Docker, CI/CD, automatisiertes Testing — selbstverständlich, nicht optional.
  • Responsible AI: Du weißt, wie man KI-Systeme verantwortungsvoll und datenschutzkonform aufsetzt — by design, nicht als Nachgedanke.
  • Idealerweise: Computer Vision Grundlagen (Objektdetektion, Tracking) oder Zeitreihendaten (Parquet, Duck DB).
  • Team & Kommunikation: Du arbeitest eigenverantwortlich und kommunizierst klar — auch gegenüber nicht-technischen Stakeholdern.
  • #J-18808-Ljbffr
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Kontaktdaten:

STACKIT Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass Sie so Software Engineer - Computer Vision (w/m/d) erhalten könnten

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 STACKIT anzuklopfen, wenn du dich auf die Stelle als Software Engineer - Computer Vision (w/m/d) 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 STACKIT vorzubereiten!

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Software Engineer - Computer Vision (w/m/d) mit Bravour zu bestehen

Systemnahe Programmierung in Rust oder C++
Kenntnisse in async/await und Actor-Pattern
Edge-Erfahrung mit latenzempfindlichen Systemen
Vertrautheit mit MQTT und Protocol Buffers
Integration von ONNX-Modellen in produktive Backends
DevOps-Mindset mit Docker und CI/CD
Automatisiertes Testing

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 STACKIT 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 STACKIT 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.