Senior Computer Vision Engineer

Visarsoft • Home Office, DE

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Full-time Posted about 2 months ago

Responsibilities

check_circle Entwicklung und Optimierung der Computer-Vision-Pipeline
check_circle Verarbeitung von Videostreams und Verarbeitung von Videoeingangsmaterial geringer Qualität
check_circle Implementierung von Crossview-Feature-Matching und Bildsuche
check_circle Aufbau und Indizierung einer georeferenzierten Kacheldatenbank
check_circle Objektgeoreferenzierung und räumliche Analysen
check_circle Optimierung der Inferenzlatenz und -leistung
check_circle Mitarbeit am Systemarchitekturdesign

Mindestens 4 Jahre Erfahrung in Computer Vision/Deep Learning
Praktische Erfahrung mit Geolokalisierung, Ortserkennung oder Bildsuche
Merkmalsextraktion mit Basismodellen wie DINOv2, CLIP oder vergleichbaren Modellen
Keypoint-Erkennung und -Zuordnung: LightGlue, LoFTR, DISK, SuperPoint
Kontrastives/metrisches Lernen: InfoNCE, Triplet Loss, Hard Negative Mining
Homografieschätzung und geometrische Verifikation
Erfahrung mit Satellitenbildern und Geodaten
Koordinatensysteme, Kachelindizierung, GDAL
Vektorsuche: FAISS oder andere ANN-Bibliotheken
Python, PyTorch auf Produktionsniveau
Erfahrung mit Video-Pipelines
Linux, Docker

Promotion in Computer Vision, Photogrammetrie, Fernerkundung, Geomatik oder Robotik
Veröffentlichungen zu Cross-View-Lokalisierung, visuellem SLAM oder UAV-Navigation
Erfahrung mit beeinträchtigtem oder komprimiertem Videomaterial
TensorRT, ONNX, Edge-Bereitstellung
CUDA
Hintergrund in Verteidigung, Luft- und Raumfahrt oder Robotik
Hier arbeiten Sie nicht nur mit Modellen des maschinellen Lernens, sondern auch mit realen Produktionssystemen und Aufgaben aus dem Kampfeinsatz.
Sie haben die Möglichkeit, eigenständig Architekturen und Datenverarbeitungspipelines zu entwickeln und wichtige technische Entscheidungen mitzugestalten, anstatt nur Einzelaufgaben zu erledigen.
Wir legen Wert auf eine ausgeprägte Ingenieurskompetenz und Mitarbeiter, die systematisch denken, Probleme analysieren und praxisorientierte Lösungen finden können.
Die Arbeit nutzt moderne Forschungsmethoden – das Team analysiert und implementiert kontinuierlich neue Forschungsergebnisse und aktuelle Technologien.
Wir legen großen Wert auf Systemleistung, Optimierung der Inferenz, GPU-Pipeline, Latenz und Skalierbarkeit.
In diesem Umfeld haben Ingenieure maßgeblichen Einfluss auf das Produkt, die Technologien und das Endergebnis und arbeiten nicht innerhalb des engen Rahmens eines einzelnen Moduls.

Fulltime Remote Deep Learning Computer Vision Ai