Computer Vision Engineer (m/w/d)

Unser Kunde ist ein innovatives Unternehmen, das KI-basierte Softwarelösungen für die Fertigungsindustrie entwickelt. Die Technologie des Unternehmens vereinfacht komplexe Prozesse, wie die Erstellung von Prüfberichten, und hebt die Qualitätsstandards in der Produktion auf ein neues Niveau. In dieser Rolle als Computer Vision Engineer sind Sie verantwortlich für die Entwicklung und das Training von Modellen, die technische Zeichnungen in nutzbare Daten umwandeln. Zu Ihren Aufgaben gehört die Entwicklung von Modellen zur Erkennung, Klassifizierung und Segmentierung von Elementen auf technischen Zeichnungen. Sie bauen robuste OCR-Pipelines, die die Besonderheiten technischer Zeichnungen berücksichtigen. Zudem arbeiten Sie an Modellen, die die Struktur einer Zeichnung verstehen, und definieren, welche Daten benötigt werden und wie diese gesammelt und annotiert werden. Die enge Zusammenarbeit mit dem Engineering-Team zur Bereitstellung Ihrer Modelle in der Produktion ist ebenfalls Teil Ihrer Verantwortung. Das Unternehmen bietet ein dynamisches Arbeitsumfeld mit flachen Hierarchien, in dem Teamgeist und persönliche Entwicklung großgeschrieben werden. Sie haben die Möglichkeit, von Anfang an Verantwortung zu übernehmen und aktiv zur Transformation der Branche beizutragen.

Der ideale Kandidat bringt mehrere Jahre Erfahrung in Computer Vision und Deep Learning mit, vorzugsweise in einem Produktionsumfeld. Ein fundiertes Wissen in Python und einem der gängigen Deep Learning Frameworks, wie z.B. PyTorch, ist erforderlich. Praktische Erfahrung in der Objekterkennung, Segmentierung und/oder OCR, einschließlich Training, Evaluierung und Bereitstellung eigener Modelle, wird vorausgesetzt. Vertrautheit mit modernen Architekturen wie DETR, YOLO-Varianten und LayoutLM ist von Vorteil. Erfahrung im Umgang mit Dokumenten, insbesondere technischen Zeichnungen oder Ingenieurdokumenten, ist wünschenswert. Eine strukturierte und ergebnisorientierte Arbeitsweise sowie ein grundlegendes Verständnis von MLOps-Themen sind ebenfalls erforderlich. Darüber hinaus sollten die Bewerber über fließende Deutsch- oder Englischkenntnisse verfügen.