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Lead Machine Learning Engineer (Computer Vision)
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Remote · Austria Lead 2d ago
About the role
About
Unser Klient, ein innovatives Unternehmen im Bereich der industriellen Automatisierung und Robotik, sucht einen erfahrenen Lead Machine Learning Engineer mit Spezialisierung auf Computer Vision. Diese vollständig remote durchgeführte Position bietet die spannende Möglichkeit, die nächste Generation von intelligenten Systemen mitzugestalten, indem Sie modernste Computer Vision Techniken entwickeln und implementieren.
Responsibilities
- Sie sind verantwortlich für den gesamten Lebenszyklus von Machine Learning Modellen, von der Datenerfassung und -vorbereitung über das Training und die Optimierung bis hin zur Bereitstellung in Produktionsumgebungen.
- Ihre Kernaufgabe wird die Entwicklung und Anwendung von Algorithmen für Bilderkennung, Objektdetektion, Segmentierung und Bildanalyse sein, um komplexe industrielle Herausforderungen zu lösen.
- Sie arbeiten eng mit unseren Ingenieuren und Forschern zusammen, um innovative Lösungen für Echtzeitanwendungen zu schaffen.
- Dies beinhaltet die Auswahl geeigneter Deep-Learning-Frameworks (wie TensorFlow, PyTorch), die Erforschung und Implementierung modernster Forschungsergebnisse sowie die Sicherstellung der Skalierbarkeit und Effizienz der entwickelten Modelle.
- Sie werden auch maßgeblich an der Architektur von datengetriebenen Systemen beteiligt sein und die Qualität und Integrität der Trainingsdaten sicherstellen.
- Die Leitung und Mentoring eines Teams von Data Scientists und ML Engineers gehört ebenfalls zu Ihren Aufgaben.
Requirements
- Wir erwarten einen Doktortitel in Informatik, maschinellem Lernen, Computer Vision oder einem verwandten quantitativen Feld, gepaart mit mindestens 7 Jahren relevanter Berufserfahrung in der Entwicklung von Computer Vision Systemen.
- Fundierte Kenntnisse in der mathematischen Modellierung, Signalverarbeitung und Statistik sind unerlässlich.
- Nachweisbare Erfahrung in der Entwicklung und Bereitstellung von Deep-Learning-Modellen (CNNs, RNNs, Transformer) für Computer Vision Aufgaben ist zwingend erforderlich.
- Exzellente Programmierkenntnisse in Python und Erfahrung mit Bibliotheken wie OpenCV, NumPy und Scikit-learn sind ein Muss.
- Kenntnisse in Cloud-Plattformen (AWS, GCP, Azure) und Erfahrung mit verteilten Trainingssystemen sind von Vorteil.
- Starkes analytisches Denkvermögen, ausgeprägte Problemlösungsfähigkeiten und die Fähigkeit, technische Konzepte effektiv zu kommunizieren, runden Ihr Profil ab.
Benefits
- Die Position ist vollständig remote.
- Attraktives Gehaltspaket.
- Vielfältige Entwicklungsmöglichkeiten.
- Der Arbeitsort ist virtuell, mit Hauptsitz in Wolfsberg, Kärnten, AT.
Application
- Wenn Sie eine Leidenschaft für Computer Vision und KI haben, an herausfordernden Projekten arbeiten und die Zukunft der industriellen Automatisierung mitgestalten möchten, dann freuen wir uns auf Ihre Bewerbung.
Requirements
- Mindestens 7 Jahre relevante Berufserfahrung in der Entwicklung von Computer Vision Systemen.
- Fundierte Kenntnisse in der mathematischen Modellierung, Signalverarbeitung und Statistik sind unerlässlich.
- Nachweisbare Erfahrung in der Entwicklung und Bereitstellung von Deep-Learning-Modellen (CNNs, RNNs, Transformer) für Computer Vision Aufgaben ist zwingend erforderlich.
- Exzellente Programmierkenntnisse in Python.
- Erfahrung mit Bibliotheken wie OpenCV, NumPy und Scikit-learn ist ein Muss.
- Kenntnisse in Cloud-Plattformen (AWS, GCP, Azure) sind von Vorteil.
- Erfahrung mit verteilten Trainingssystemen ist von Vorteil.
- Starkes analytisches Denkvermögen.
- Ausgeprägte Problemlösungsfähigkeiten.
- Fähigkeit, technische Konzepte effektiv zu kommunizieren.
Responsibilities
- Verantwortlich für den gesamten Lebenszyklus von Machine Learning Modellen, von der Datenerfassung und -vorbereitung über das Training und die Optimierung bis hin zur Bereitstellung in Produktionsumgebungen.
- Entwicklung und Anwendung von Algorithmen für Bilderkennung, Objektdetektion, Segmentierung und Bildanalyse, um komplexe industrielle Herausforderungen zu lösen.
- Zusammenarbeit mit Ingenieuren und Forschern, um innovative Lösungen für Echtzeitanwendungen zu schaffen.
- Auswahl geeigneter Deep-Learning-Frameworks (wie TensorFlow, PyTorch).
- Erforschung und Implementierung modernster Forschungsergebnisse.
- Sicherstellung der Skalierbarkeit und Effizienz der entwickelten Modelle.
- Beteiligung an der Architektur von datengetriebenen Systemen.
- Sicherstellung der Qualität und Integrität der Trainingsdaten.
- Leitung und Mentoring eines Teams von Data Scientists und ML Engineers.
Skills
AWSAzureCNNsComputer VisionGCPMachine LearningNumPyOpenCVPythonPyTorchRNNsScikit-learnTensorFlowTransformer
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