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Computer Vision Engineer (w/m/d)

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Computer Vision Engineer (w/m/d)

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Computer Vision Engineer (w/m/d)

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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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