AI/ML Engineer with Drone Imagery

Bright Vision Technologies ist ein zukunftsorientiertes Softwareentwicklungsunternehmen, das innovative Lösungen entwickelt, um Unternehmen bei der Automatisierung und Optimierung ihrer Abläufe zu unterstützen. Wir nutzen modernste Technologien, um skalierbare, sichere und benutzerfreundliche Anwendungen zu erstellen. Als wir weiter wachsen, suchen wir einen erfahrenen AI/ML Engineer mit Erfahrung in Drohnenbildern für eine langfristige hybride Vertragsmöglichkeit.

Der ideale Kandidat verfügt über umfangreiche praktische Erfahrungen in den Bereichen maschinelles Lernen, Computer Vision, Drohnenbilder, Analyse von Luftbildern, Anomalieerkennung, Objekterkennung, Bildsegmentierung und skalierbare Bilddatenverarbeitung. Diese Rolle konzentriert sich auf die Beschleunigung der Automatisierung in Drohnenprogrammen, indem Daten aus Drohnenmodellen extrahiert und strukturiert werden, AI/ML-Modelle angewendet werden, um Anomalien aus Drohnenbildern zu erkennen, skalierbare Lösungen zur Speicherung und Verwaltung von Drohnenfotos aufgebaut werden und autonome oder halbautonome Drohnenoperationen unterstützt werden.

Hauptverantwortlichkeiten:

• Entwurf, Entwicklung und Bereitstellung von AI/ML-Modellen zur Analyse von Drohnenbildern, Verarbeitung von Luftbildern und automatisierten visuellen Inspektionsanwendungen.
• Extraktion, Bereinigung, Klassifizierung und Strukturierung von Daten aus Drohnenmodellen, Luftbildern, 3D-Scans, Photogrammetrie-Ausgaben und bildbasierten Inspektionsdatensätzen.
• Entwicklung von Computer Vision-Modellen zur Erkennung von Anomalien, Defekten, Schäden, fehlenden Komponenten, strukturellen Problemen, Problemen bei der Geräteplatzierung und visuellen Inkonsistenzen aus Drohnenbildern.
• Entwicklung von Objekterkennungs-, Bildsegmentierungs-, Klassifizierungs- und Mustererkennungsmodellen unter Verwendung von Frameworks wie PyTorch, TensorFlow, OpenCV, YOLO, Detectron oder ähnlichen Tools.
• Arbeiten mit Drohnenfotodatensätzen, Bildmetadaten, geospatialen Referenzen, 3D-Modellen, LiDAR-Ausgaben und photogrammetrie-basierten Inspektionsdaten.
• Entwurf skalierbarer Datenpipelines zur Speicherung, Verarbeitung, Indizierung und Abrufung großer Mengen von Drohnenfotos und bildbasierten Inspektionsaufzeichnungen.
• Unterstützung der Automatisierung in Drohnenprogrammen durch Reduzierung des manuellen Überprüfungsaufwands und Verbesserung der Genauigkeit in bildbasierten Inspektionsabläufen.
• Zusammenarbeit mit Geschäfts-, Ingenieur-, Feldbetriebs-, Datenwissenschafts- und Plattformteams, um Inspektionsanforderungen zu verstehen und in AI/ML-Lösungen umzusetzen.
• Entwicklung von Modellen und Pipelines zur Unterstützung von Inspektionsanwendungen für Türme, Gebäude, vertikale Strukturen, Bodengeräte, Versorgungsunternehmen, Infrastruktur oder industrielle Standorte.
• Aufbau wiederholbarer Workflows für Modelltraining, Validierung, Test, Bereitstellung und Überwachung für die Analyse von Drohnenbildern.
• Durchführung von Bildvorverarbeitung, Überprüfung von Annotationen, Merkmals-Extraktion, Augmentierung, Modelloptimierung und Leistungsbewertung.
• Arbeiten mit MLOps-Praktiken zur Unterstützung von Modellversionierung, Experimentverfolgung, CI/CD, Überwachung, erneuter Schulung und Produktionsbereitstellung.
• Entwurf von Lösungen für die Speicherung von Drohnenbildern, Fotokatalogisierung, Metadaten-Tagging, Abruf und Lebenszyklusmanagement.
• Unterstützung autonomer oder halbautonomer Drohnenoperationen durch Beitrag zu AI-unterstützter Erkennung, Klassifizierung und Entscheidungsunterstützungsabläufen.
• Bewertung der Modellgenauigkeit, falsch positiver und negativer Ergebnisse, Präzision, Rückruf und anderer Leistungskennzahlen für Computer Vision-Modelle.
• Zusammenarbeit mit Datenengineering-Teams zur Integration von Drohnenbildausgaben in Unternehmenssysteme, Dashboards, Reporting-Plattformen und Workflow-Tools.
• Fehlerbehebung bei Leistungsproblemen von Modellen und Optimierung von Computer Vision-Pipelines hinsichtlich Skalierbarkeit, Geschwindigkeit, Genauigkeit und Kosteneffizienz.
• Dokumentation der Modelllogik, Datenflüsse, Annahmen, Einschränkungen und Betriebsverfahren für Geschäfts- und technische Stakeholder.
• Sicherstellung, dass AI/ML-Lösungen den Anforderungen an Datenverwaltung, Sicherheit, Compliance und verantwortungsvolles AI-Management entsprechen.

Erforderliche Qualifikationen:

• Über 8 Jahre Erfahrung in IT / Daten / AI / Software Engineering.
• Starke praktische Erfahrung in maschinellem Lernen, tiefem Lernen, Computer Vision und Bildanalyse.
• Praktische Erfahrung mit Drohnenbildern, Luftbildern, Satellitenbildern, Fernerkundung, LiDAR, Photogrammetrie, 3D-Modellen oder großangelegten Bilddatensätzen.
• Starke Programmiererfahrung mit Python.
• Praktische Erfahrung mit AI/ML-Frameworks wie PyTorch, TensorFlow, Keras, OpenCV, Scikit-learn, YOLO, Detectron, Mask R-CNN oder ähnlichen Tools.
• Erfahrung im Aufbau von Objekterkennungs-, Bildsegmentierungs-, Klassifizierungs-, Anomalieerkennungs- und visuellen Inspektionsmodellen.
• Erfahrung in der Verarbeitung großer Bilddatensätze, einschließlich Bildbereinigung, -beschriftung, -augmentierung, Merkmals-Extraktion und Metadatenverwaltung.
• Erfahrung mit skalierbarer Datenspeicherung und -verarbeitung für Drohnenfotos, Bilddatensätze, geospatiale Daten oder Inspektionsaufzeichnungen.
• Starkes Verständnis von Modelltraining, Validierung, Test, Bereitstellung und Überwachung.
• Erfahrung mit MLOps-Tools und -Praktiken wie MLflow, Docker, Kubernetes, CI/CD, Modellregistrierung, Modellüberwachung oder automatisierter erneuter Schulung.
• Erfahrung mit Cloud-Plattformen wie AWS, Azure oder GCP.
• Fähigkeit zur Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams, einschließlich Feldbetrieb, Ingenieurwesen, Inspektionsteams, Dateningenieuren und Geschäftspartnern.
• Starke analytische, problemlösende und Kommunikationsfähigkeiten.

Bevorzugte Qualifikationen:

• Erfahrung mit Türm-Inspektionen, Telekom-Infrastruktur, Versorgungsinspektionen, Inspektionen von Baustellen, Energieanlagen, industriellen Inspektionen, Gebäuden, vertikalen Strukturen oder Bodeneinrichtungen.
• Erfahrung mit Drohnenplattformen, Drohneninspektionsabläufen, Drohnenfotomanagement oder Automatisierung von Drohnenprogrammen.
• Erfahrung mit GIS, geospatialen Daten, räumlicher Indizierung, Kartierungssystemen oder standortbasierten Analysen.
• Erfahrung mit LiDAR-Punktwolken, 3D-Rekonstruktion, Photogrammetrie-Tools oder digitalen Zwillingsumgebungen.
• Erfahrung mit Databricks, Snowflake, Spark oder verteilten Datenverarbeitungsplattformen.
• Erfahrung in der Bereitstellung von AI/ML-Modellen in Unternehmensproduktionsumgebungen.
• Erfahrung im Aufbau von APIs oder Diensten zur Bereitstellung von ML-Modellausgaben für Geschäftsanwendungen.
• Erfahrung mit Annotierungsplattformen, Datenbeschriftungsabläufen, aktivem Lernen oder synthetischer Datengenerierung.
• Frühere Erfahrung in den Bereichen Telekommunikation, drahtlose Infrastruktur, Bauwesen, Energie, Versorgungsunternehmen, Ingenieurwesen oder industrielle Anlageninspektion.

Bei BVTeck setzen wir uns für Chancengleichheit am Arbeitsplatz ein und fördern ein integratives Arbeitsumfeld. Wir ermutigen Bewerbungen von allen qualifizierten Personen, unabhängig von Rasse, ethnischer Zugehörigkeit, Religion, Geschlechtsidentität, sexueller Orientierung, Alter, Behinderung oder einem anderen geschützten Status. Wenn Sie während des Rekrutierungsprozesses Unterstützung benötigen, lassen Sie es uns bitte wissen.