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Computer Vision Engineer (m/w/d)

Agentur Philipp GmbH · Dingolfing · 0+ yrs

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Required skill areas (14)

Model Training and Evaluation

ML Model Training · CNNs · Model Fine-Tuning · Model Selection · …

Data Preparation and Analysis

Image Data Analysis · Image Data Preparation · Video Data Preparation · Data Annotation · …

ML Operations and Deployment

Docker · ML Pipelines · Model Deployment · Application Deployment · …

Project Experience and Documentation

Computer Vision Project Experience · Document Analysis · Technical Documentation · CV Submission · …

API and System Integration

API Development · API Integration · Backend System Integration · Edge Hardware Integration

Core Python and Backend

Python · Python Backend Development · Backend Development

Computer Vision Tools

PyTorch · YOLO · OpenCV

Problem Solving and Quality

Quality Control · Technical Solution Translation · Error Analysis

Domain Specific Skills

Classification · Segmentation · Video Data Analysis

Object Recognition and Detection

Object Recognition · Object Detection

Linux and Operations

Linux · Application Operation in Linux

Customer and Business Understanding

Customer Process Understanding

Data Source Integration

Data Source Integration

Technical Test Task

Technical Test Task

Job description

Die Agentur PHILIPP GmbH ist eine mehrfach ausgezeichnete Technologie & KI-Agentur. Wir entwickeln innovative KI-gestützte Lösungen für den Mittelstand. Unser Fokus liegt auf modernsten Technologien wie Large Language Models, Chatbots, Voicebots, Computer Vision und humanoiden Robotern.

 Aufgaben

 Deine Aufgaben

 
 Computer-Vision-Lösungen entwickeln, trainieren und produktiv betreiben, etwa für Objekterkennung, Qualitätskontrolle, Klassifikation, Segmentierung oder Dokumenten- und Bildanalyse

 Bild- und Videodaten aus Kameras, Unternehmenssystemen und bestehenden Datenquellen aufbereiten, analysieren und nutzbar machen 

 Geeignete Modelle auswählen, trainieren, fine-tunen und evaluieren, zum Beispiel mit PyTorch, YOLO, OpenCV oder vergleichbaren Frameworks 

 Robuste ML-Pipelines aufbauen: Datenaufbereitung, Annotation, Training, Testing, Evaluation und kontinuierliche Verbesserung

 Modelle in reale Kundenumgebungen integrieren, über APIs, Backend-Systeme oder Edge-Hardware

 Python-Backends und APIs für Bildverarbeitung, Inferenz und Datenintegration entwickeln

 Bestehende Kundenprozesse verstehen und gemeinsam mit Projektleitung und Fachteam in technische Lösungen übersetzen

 Deployment und Betrieb von Anwendungen auf Linux-Servern mit Docker 

 Modellqualität und Fehlerbilder systematisch messen, analysieren und verbessern

 Saubere technische Dokumentation erstellen und Lösungen an Kunden oder interne Teams übergeben

 Eng mit dem Development-Team, dem KI-Kollegen-Team, der Projektleitung und Kunden zusammenarbeiten

 
 Qualifikation

 Das bringst du mit

 Pflicht, ohne diese Punkte passt die Stelle nicht: 

 
 Praktische Computer-Vision-Erfahrung: Du hast bereits eigene Projekte, Studienprojekte, Freelance-Arbeit oder berufliche Erfahrung mit Bildverarbeitung und ML-Modellen umgesetzt

 Python: Sichere Kenntnisse für Datenverarbeitung, Modelltraining, APIs und produktiven Code

 Deep Learning für Bilddaten: Du verstehst mindestens die Grundlagen von CNNs, Object Detection, Klassifikation und Modell-Evaluierung

 Computer-Vision-Frameworks: Erfahrung mit PyTorch und/oder TensorFlow sowie OpenCV, YOLO oder vergleichbaren Tools

 Datenaufbereitung: Du kannst Bilddaten strukturiert bereinigen, annotieren, transformieren und für Training und Evaluation vorbereiten

 ML-Pipelines: Verständnis für Training, Fine-Tuning, Testsets, Metriken und den produktiven Einsatz von Modellen

 Docker und Linux: Du kannst Anwendungen containerisieren und in einer Linux-Umgebung betreiben

 Deutsch: Sehr gute Kenntnisse in Wort und Schrift, mindestens B2, bevorzugt C1. Du kommunizierst mit deutschen Kunden und Teams.

 
 Von Vorteil: 

 
 Erfahrung mit industrieller Bildverarbeitung, Kamerasystemen oder Qualitätskontrolle

 Erfahrung mit Segmentierung, OCR, Dokumentenverständnis oder multimodalen Modellen

 Kenntnisse in MLOps, etwa MLflow, DVC, Weights & Biases, CI/CD oder automatisierter Modell-Evaluation

 Erfahrung mit Cloud- oder Edge-Deployments, etwa NVIDIA Jetson, AWS, Azure oder vergleichbaren Umgebungen

 Kenntnisse in REST-APIs, FastAPI, Datenbanken und Datenpipelines

 Erfahrung mit LLMs, RAG-Systemen oder der Kombination von Bild- und Sprachmodellen

 Erfahrung mit Kundenprojekten, Eigenverantwortung und pragmatischer Lösungsentwicklung

 
 Benefits

 Was wir bieten

 
 Direkte Projektverantwortung ab Tag 1, keine Endlos-Onboarding-Phase

 Reale Computer-Vision-Projekte bei deutschen Mittelstandskunden, vom ersten Konzept bis zum produktiven Einsatz

 Kleines, fokussiertes Team mit kurzen Entscheidungswegen

 Fachliche Begleitung durch Teamlead und Projektleitung

 Viel Raum, um eigene technische Lösungen und Standards mitzugestalten

 Moderne KI- und Entwicklungsumgebung mit Zugriff auf aktuelle Modelle, Tools und Infrastruktur

 Remote-freundliche Arbeitsweise

 Ein starkes Gehalt, passend zu deiner Erfahrung und deinem technischen Level

 Entwicklungsperspektive durch unser stetiges Teamwachstum

 
 So läuft unser Bewerbungsprozess

 
 Kurzbewerbung mit CV und kurzer Beschreibung eines eigenen Computer-Vision-Projekts

 Kleine technische Testaufgabe

 Bewerbungsgespräch vor Ort mit Teamlead und Projektleitung

 Angebot

 
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