Computer Vision Engineer

Computer Vision Engineer

München Vollzeit 63000 - 77000 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice (teilweise)
T

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle und betreibe Pipelines für Computer Vision-Modelle mit Drohnendaten.
  • Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich Verteidigungstechnologie mit flachen Hierarchien.
  • Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
  • Weitere Informationen: Dynamisches Team mit internationalem Flair und Raum für deine Ideen.
  • Warum dieser Job: Gestalte Technologien, die für die europäische Sicherheit wichtig sind und übernehme Verantwortung von Tag eins.
  • Qualifikationen: 3+ Jahre Erfahrung in Computer Vision oder ML-Systemen und fundierte Kenntnisse in MLOps.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.

What we’re looking for

We're looking for a highly driven Computer Vision / ML Engineer to own the data, training, evaluation, and MLOps lifecycle for our camera-based perception models.

In this role, you'll turn real and synthetic drone data into reproducible, validated model releases, building and operating the pipelines that connect collection, annotation, training, evaluation, and release.

This is an ownership role where you'll work closely with robotics perception engineers, directly shaping how reliably our systems see and understand the world.

  • The day-to-day
  • Requirements definition: define clear objectives, interfaces, datasets, and release standards for deep learning tasks such as detection, segmentation, and depth
  • Data strategy: drive real-world and synthetic data collection campaigns covering edge cases, rare conditions, and class imbalance
  • Dataset integrity: build trusted, versioned, auditable datasets, maintaining lineage and preventing leakage across every model release
  • Model performance: develop, train, and benchmark detection, segmentation, and depth-estimation models for aerial imagery
  • Evaluation rigor: set a high bar for evaluation and failure analysis across range, altitude, illumination, and weather conditions
  • MLOps ownership: build and operate the end-to-end pipeline for versioning, reproducible training, experiment tracking, and CI/CD
  • Deliver production-ready model artifacts. Export and optimize models for ONNX and Tensor RT, validate accuracy and runtime performance.
  • You should apply if you
  • Computer vision depth: you have a deep understanding of CNN- and transformer-based architectures, training dynamics, and evaluation, with hands-on Py Torch experience
  • Dataset discipline: you're experienced building representative dataset splits, validating annotations, and conducting detailed failure analysis
  • MLOps experience: you have end-to-end production MLOps ownership, including experiment tracking, versioning, and CI/CD
  • Software engineering: you write clean, tested, maintainable code and make sound performance and algorithmic trade-offs
  • Track record: you bring 3+ years building and shipping computer-vision or ML systems with ownership across data, training, and evaluation
  • Education: you hold a degree in computer science, machine learning, or a related field – or equivalent hands-on experience that speaks louder than the diplom
  • Nice to haves
  • Aerial vision: experience with drone imagery, small-object detection, or low-light and low-resolution data
  • Simulation expertise: hands-on experience with NVIDIA Isaac Sim, Omniverse, or other synthetic-data workflows
  • Inference optimization: experience exporting and optimizing models with ONNX and Tensor RT on NVIDIA Jetson hardware

What we offer

  • Real impact & ownership: Shape high-tech defense systems and take responsibility from day one.
  • Mission-driven environment: Work on technologies that matter for European security and sovereignty.
  • Competitive package: Competitive salary, EGYM Wellpass, corporate benefits, and equity options aligned with role and level.
  • Deep tech environment: Get hands-on experience with cutting-edge drone technology and real operational use cases.
  • Grow fast: Steep learning curve for juniors, strategic influence and leadership opportunities for seniors.
  • Startup mindset meets defence innovation: flat hierarchies, fast decisions, and space for your ideas.
  • Flexibility: Flexible hours, remote options, and relocation support.
  • Strong team: International, driven colleagues and a culture built on exchange, trust, and shared success.

About us

Twentyfour Industries is committed to building a fair, inclusive, and high-performance workplace where people from all backgrounds can contribute and thrive.

Our team brings together individuals with different perspectives, experiences, and skills to shape the future of European security and technology.

All applicants will receive equal consideration for employment regardless of gender, age, disability, ethnic or social origin, religion or belief, sexual orientation, or any other status protected by applicable European or national law.

We particularly welcome applications from individuals who are underrepresented in the technology and defense sector, including women, people with disabilities, and those from diverse cultural backgrounds.

We aim to provide a respectful, supportive, and transparent recruitment process.

If you require adjustments to take part in our hiring process, please let us know so we can accommodate your needs.

If you share our mission and are motivated to work on challenges with real-world impact, we look forward to your application.

Computer Vision Engineer Arbeitgeber: Twentyfour Industries

Twentyfour Industries ist ein hervorragender Arbeitgeber, der Ihnen die Möglichkeit bietet, an hochmodernen Verteidigungssystemen zu arbeiten und von Anfang an Verantwortung zu übernehmen. In einem dynamischen, mission-driven Umfeld profitieren Sie von flexiblen Arbeitszeiten, einem starken internationalen Team und einer Kultur, die auf Austausch, Vertrauen und gemeinsamen Erfolg basiert. Zudem erwarten Sie zahlreiche Wachstums- und Entwicklungsmöglichkeiten in einem innovativen Start-up, das sich für Vielfalt und Inklusion einsetzt.

T

Kontaktdaten:

Twentyfour Industries Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Computer Vision Engineer erhalten könntest

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 Twentyfour Industries anzuklopfen, wenn du dich auf die Stelle als Computer Vision Engineer 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 Twentyfour Industries vorzubereiten!

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Computer Vision Engineer mit Bravour zu bestehen

Computer Vision
Machine Learning
MLOps
PyTorch
Deep Learning
Data Collection
Dataset Management

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 Twentyfour Industries 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 Twentyfour Industries 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.