Senior Computer Vision Engineer – Machine Learning & Edge Deployment
🏛 Ausgeschrieben von Halian GmbHWir suchen einen erfahrenen Computer Vision Engineer zur Entwicklung und Optimierung von Wahrnehmungssystemen für anspruchsvolle Einsatzszenarien.
In dieser Rolle entwickeln Sie End-to-End-Pipelines für Objekterkennung, Klassifizierung und Verfolgung. Sie designen und trainieren Machine-Learning-Modelle, die robust unter schwierigen Bedingungen wie Verdeckung, variablem Licht, Bewegung und komplexen Multi-Objekt-Szenarien funktionieren.
Ihre Aufgaben umfassen: • Entwicklung von Computer-Vision- und Deep-Learning-Modellen für Objekterkennung und Multi-Object-Tracking • Optimierung von ML-Modellen für Edge- und Embedded-Systeme mit Fokus auf Echtzeit-Performance und Ressourceneffizienz • Erstellung robuster Tracking- und Re-Identifikationslösungen, die Kontinuität durch Verdeckungen und schnelle Bewegungen bewahren • Definition und Überwachung von KPIs wie Erkennungsgenauigkeit, Tracking-Stabilität und Latenz • Aufbau von Simulations- und Validierungsumgebungen für diverse Szenarien • Datenmanagement, Annotation und Augmentation zur Modellverbesserung • Systemintegration und technische Dokumentation • Evaluierung neuer KI- und Computer-Vision-Techniken
Anforderungen: • Starke Kenntnisse in Python und C++ mit Produktionserfahrung • Tiefes Verständnis von Computer Vision, Machine Learning und Deep Learning • Praktische Erfahrung mit modernen Frameworks (PyTorch, TensorFlow) • Nachgewiesene Expertise in Modelloptimierung für Edge-, GPU- oder spezialisierte AI-Hardware • Kenntnisse in Bildverarbeitung und Sensortechnologien • Fähigkeit zu technischer Dokumentation und Problemlösung
Skills erklärt
- Python
- Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
- C
- Programmiersprache für Systemprogrammierung und Anwendungsentwicklung, bekannt für Effizienz und Nähe zur Hardware.
- Computer Vision
- Technologie zur automatischen Analyse und Interpretation von Bildern und Videos durch Algorithmen. Wird für Qualitätskontrolle, Objekterkennung und Automatisierung eingesetzt.
- Machine Learning
- Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, bei dem Systeme aus Daten lernen und Muster erkennen, um Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu automatisieren.
- PyTorch
- Open-Source-Framework für Machine Learning und künstliche Intelligenz, das vor allem für Deep Learning und Datenverarbeitung verwendet wird.
- TensorFlow
- Open-Source-Bibliothek von Google für Machine Learning und künstliche Intelligenz; wird verwendet, um neuronale Netze zu trainieren und Vorhersagemodelle zu entwickeln.
- Object Detection
- Verfahren der künstlichen Intelligenz, das Objekte in Bildern oder Videos automatisch erkennt, lokalisiert und klassifiziert.
- Segmentation
- Aufteilung von Netzwerken, Daten oder Märkten in separate Bereiche zur Verbesserung von Sicherheit, Performance oder Zielgruppenbearbeitung.
- Embedded Systems
- Spezialisierte Computersysteme, die in Geräten oder Maschinen eingebettet sind und spezifische Aufgaben steuern.
- FPGA
- Field-Programmable Gate Array – ein Halbleiter-Chip, dessen Funktionalität nach der Herstellung durch Programmierung konfiguriert werden kann, häufig für spezialisierte Aufgaben eingesetzt.
- Image Processing
- Verarbeitung und Analyse von digitalen Bildern durch Algorithmen zur Verbesserung, Erkennung oder Extraktion von Informationen.
- Sensor fusion
- Verfahren, das Daten aus mehreren Sensoren kombiniert und verarbeitet, um genauere oder zuverlässigere Informationen zu gewinnen.
- Real-time Systems
- Computersysteme, die Eingaben verarbeiten und Ergebnisse innerhalb garantierter, sehr kurzer Zeitfenster liefern müssen.
- Continuous Integration
- Entwicklungspraxis, bei der Code-Änderungen mehrmals täglich automatisiert getestet und in ein gemeinsames Repository integriert werden.
- Code Reviews
- Code Reviews sind ein Qualitätssicherungsprozess, bei dem andere Entwickler den geschriebenen Code überprüfen, um Fehler zu finden und die Codequalität zu verbessern.
- Robotics
- Fachgebiet für Entwicklung, Programmierung und Einsatz von Robotern zur Automatisierung von Aufgaben in Industrie, Logistik oder anderen Bereichen.
- Automation
- Einsatz von Technologien und Systemen zur automatisierten Ausführung von wiederkehrenden Aufgaben und Prozessen mit minimaler manueller Eingriffe.
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Häufige Fragen zu Nexus
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- Welche Projektplattformen werden unterstützt?
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- Kostet Nexus etwas?
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