Development Engineer Optronic Testing and Data Acquisition (m/w/d)
🏛 Ausgeschrieben von FERCHAU GmbHWir suchen einen Development Engineer für die Planung, Durchführung und Optimierung von Mess- und Laboraufgaben im Bereich Bildverarbeitung, Optik und Sensorik. In dieser Rolle werden Sie an der Schnittstelle zwischen Hardware-Testing und datengestützter Entwicklung tätig.
Ihre Aufgaben umfassen die Identifikation, Aufbereitung und Bereitstellung von Daten für Bildverarbeitungs- und KI-Anwendungen. Sie betreuen Messequipment, führen Messkampagnen durch und dokumentieren diese systematisch. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Entwicklung von Qualitätsmetriken sowie Prüf- und Monitoringprozessen für Daten und Messabläufe. Sie unterstützen beim Aufbau von Datenpipelines für Bild-, Mess- und Annotationsdaten und steuern externe Annotation-Dienstleister.
Für diese Position bringen Sie ein abgeschlossenes Studium in Informatik, Physik, Datenwissenschaft, Elektrotechnik oder einer vergleichbaren Fachrichtung mit. Praktische Erfahrung in Messtechnik und Labortätigkeiten, idealerweise im Bereich Optik, Sensorik oder Bildverarbeitung, ist erforderlich. Kenntnisse in Machine Learning und Computer Vision (Klassifikation, Detektion, Segmentierung) sind notwendig.
Erfahrung mit Python und relevanten Bibliotheken wie OpenCV, NumPy oder PyTorch ist von Vorteil. Kenntnisse in CV-Annotationsformaten und Annotationstools sowie Datenverarbeitungspipelines runden Ihr Profil ab. Darüber hinaus zeichnen Sie sich durch teamorientierte Arbeitsweise und ausgeprägte Kommunikationsfähigkeit aus.
Der Arbeitsplatz befindet sich vor Ort in Bayern.
Skills
Anforderungen
- Rollenfamilie
- Entwicklung
Projekt
- Projektart
- Weiterentwicklung
- Vermittlung
- Über Vermittler
Skills erklärt
- Messtechnik
- Fachgebiet der Erfassung, Analyse und Auswertung von physikalischen Größen und Daten mittels spezialisierter Geräte und Verfahren.
- Bildverarbeitung
- Technologie zur automatisierten Analyse und Verarbeitung von digitalen Bildern, häufig in Qualitätskontrolle und Automatisierung eingesetzt.
- Optik
- Teilgebiet der Physik; befasst sich mit Licht, Lichtwellen und deren Wechselwirkung mit Materie.
- Sensorik
- Technologie zur Erfassung physikalischer Größen wie Temperatur, Druck oder Bewegung mittels Sensoren.
- Machine Learning
- Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, bei dem Systeme aus Daten lernen und Muster erkennen, um Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu automatisieren.
- Computer Vision
- Technologie zur automatischen Analyse und Interpretation von Bildern und Videos durch Algorithmen. Wird für Qualitätskontrolle, Objekterkennung und Automatisierung eingesetzt.
- Segmentierung
- Methode zur Aufteilung von Daten, Kunden oder Märkten in homogene Gruppen für zielgerichtete Analyse oder Bearbeitung.
- Python
- Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
- OpenCV
- Open-Source-Bibliothek für Bildverarbeitung und Computer Vision, die es ermöglicht, Bilder und Videos automatisiert zu analysieren und zu verarbeiten.
- NumPy
- Python-Bibliothek für numerische Berechnungen und Datenverarbeitung; wird für mathematische Operationen auf großen Datenmengen verwendet.
- PyTorch
- Open-Source-Framework für Machine Learning und künstliche Intelligenz, das vor allem für Deep Learning und Datenverarbeitung verwendet wird.
- Datenpipelines
- Automatisierte Prozesse zur Erfassung, Verarbeitung, Transformation und Bereitstellung von Daten zwischen verschiedenen Systemen.
- Dokumentation
- Erstellung und Verwaltung von schriftlichen Informationen zu Prozessen, Systemen oder Projekten zur Kommunikation, Schulung und Nachverfolgung.
- Qualitätsmetriken
- Messbare Kennzahlen zur Bewertung der Qualität von Produkten, Dienstleistungen oder Prozessen, wie Fehlerquoten oder Kundenzufriedenheit.
- Monitoring
- Kontinuierliche Überwachung von Systemen, Anwendungen oder Prozessen zur Erfassung von Leistungsdaten und Erkennung von Problemen.
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