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Schwarz Digits
Computer Vision Engineer (w/m/d)
Skills
Deep LearningDockerPythonAIKubernetes
21 days ago
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Important information
Contract type:
Permanent
Location:
74 Bad Friedrichshall, Germany
Work mode:
Onsite
Published on:
2 October 2026
What they need
Deine Aufgaben
- Du entwickelst sowohl eigenständig als auch im Team innovative und rolloutfähige Computer Vision Lösungen in Python und treibst die algorithmische Weiterentwicklung sowie die Skalierung bestehender Lösungen aktiv voran.
- Du entwickelst und nutzt moderne Cloud-Technologien für die Bereitstellung unserer Lösungen.
- Du übernimmst im Team die Verantwortung für unsere Produkte. Das heißt, du lebst das YBIYRI (You Build it, you run it) Prinzip.
- Du sitzt nicht nur am Schreibtisch, sondern du bist auch im AI Computer Vision Lab oder direkt vor Ort auf dem Shopfloor tätig.
- Du arbeitest in interdisziplinären, agilen Projektteams.
- Du präsentierst Ergebnisse vor Stakeholdern.
Dein Profil
- Praktische Erfahrung in der Anwendung und Entwicklung von Algorithmen aus den Bereichen maschinelles Lernen, Computer Vision und Signalverarbeitung – insbesondere im Umgang mit Vision-Language-Modellen (VLMs), Foundation Modellen sowie transformerbasierten Deep Learning Architekturen. (Klassische Methoden wie SLAM, Tracking, Klassifizierung, Detektion, Segmentierung und Generierung runden dein Profil ab).
- Gute Kenntnisse und mehrjährige Erfahrung in der objektorientierten Programmierung mit Python, idealerweise in Entwicklungsteams.
- Erfahrung in der KI-gestützten Entwicklung (bspw. Claude Code, Copilot, Agentic Coding).
- Praktische Kenntnisse im Softwareentwicklungszyklus (CI/CD, DevOps, MLOps, Testing, GitOps).
- Kenntnisse in Containeranwendungen (Docker, Kubernetes), Cloud Technologien und distributed Computing (Ray, kserve) und Vektor-Datenbanken (OLAP).
- Begeisterung und Wille, schnell neue Fähigkeiten zu erlernen und diese zielführend bei der Entwicklung robuster und kreativer Lösungen einzusetzen.
- Fähigkeit, komplexe Fragestellungen und Szenarien zu verstehen, detailliert zu analysieren und die gewonnenen Erkenntnisse einem nicht-technischen Publikum verständlich zu präsentieren.
- Hohes Maß an Eigenverantwortung und Proaktivität.
- Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse.
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