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vom 20.01.2026
End-to-End-Verantwortung für Detektionsanwendungen: Architektur, Daten, Training, Inferenz, Deployment. Optimierung von Softwarekomponenten für Echtzeitbetrieb (Latenz, Effizienz, Leistung). Qualitätssicherung durch umfangreiche Tests. Weiterentwicklung interner Frameworks und Methoden. Integration neuer Ansätze aus Forschung und Open Source. Zusammenarbeit in interdisziplinären Teams für Maschinen, Systeme und IT-Infrastrukturen. Anforderungen: Kenntnisse in Computer-Vision-Algorithmen und -Techniken. Erfahrung mit Trainingsprozessen auf lokalen und Cloud-Infrastrukturen (z.B. AWS). Kenntnisse in Reinforcement Learning, Robotik oder Generativer KI. Sehr gute Kenntnisse in Python, C++ und Machine-Learning-Frameworks. Fokus auf Echtzeitfähigkeit (z.B. 30 ms Latenz). Modellbereitstellung für Paketsegmentierung und Bilderkennung. Kontaktadresse |