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Senior Computer-Vision-Ingenieur – Hybrid in Portugal

Leiten Sie die Entwicklung von Echtzeit-Computer-Vision- und Machine-Learning-Systemen für Sport- und Nachrichtenvideos. Steuern Sie die Entwicklung produktiver Modelle und helfen Sie beim Ausbau des Computer-Vision- und Machine-Learning-Teams.

PTPortugalHybridVollzeitSeniorErforderliche Sprache: EnglischIngenieur für Computer VisionMachine-Learning-Ingenieur
C++FFmpegLinuxPythonPyTorchTensorFlow

Beschreibung

  • Entwickeln und liefern Sie produktionsreife Algorithmen für die Echtzeit-Videoanalyse, einschließlich Erkennung, Verfolgung, Klassifizierung und Segmentierung.
  • Bewerten Sie Machine-Learning-Modelle kontinuierlich, analysieren Sie Lücken, trainieren Sie sie neu und optimieren Sie sie.
  • Entwickeln Sie leistungsstarke, wartbare Produktionssoftware in C++ und betreiben Sie Forschung und Entwicklung in Python.
  • Arbeiten Sie mit Backend- und Produktteams zusammen, um die Bildverarbeitungspipeline mit der übergeordneten Plattform zu verbinden.
  • Leiten, unterstützen und betreuen Sie das wachsende Computer-Vision- und Machine-Learning-Team.
  • Legen Sie die technische Ausrichtung fest, führen Sie Code-Reviews durch und verbessern Sie die Standards für die Umsetzung.
  • Definieren Sie Teamrollen, beurteilen Sie Kandidatinnen und Kandidaten und unterstützen Sie die Einstellung und Teamentwicklung.
  • Fördern Sie eine anspruchsvolle, wissbegierige Kultur, in der Forschung die Entwicklung leitet und Teams auf Ergebnisse fokussiert bleiben.

Anforderungen

  • Mindestens sechs Jahre praktische Erfahrung in der Entwicklung und Bereitstellung produktiver Computer-Vision- oder Machine-Learning-Systeme.
  • Sehr gute C++-Kenntnisse für die Produktionsentwicklung sowie Python-Kenntnisse für Forschung und Entwicklung.
  • Fundierte Software-Engineering-Praxis, einschließlich Versionsverwaltung, CI/CD und automatisierter Tests.
  • Tiefgehende Kenntnisse in OpenCV.
  • Praktische Erfahrung mit PyTorch oder TensorFlow oder einem anderen wichtigen Deep-Learning-Framework.
  • Fundierte Kenntnisse in Algorithmen, linearer Algebra, Wahrscheinlichkeit und Optimierung.
  • Erfahrung in der Leitung oder Betreuung von Ingenieurinnen und Ingenieuren sowie in der Verbesserung von Teamleistung und -qualität.
  • Vertrautheit mit Linux, FFmpeg oder GStreamer für die Entwicklung von Videopipelines.
  • Masterabschluss oder gleichwertige Kenntnisse in Informatik, Elektrotechnik oder einem verwandten Bereich der Computer Vision oder des Machine Learning.
  • Erfahrung mit Echtzeit- oder latenzarmen Videosystemen im großen Maßstab ist von Vorteil.
  • Erfahrung mit Sportvideos, Rundfunk oder Sportanalytik ist von Vorteil.

Zusatzleistungen

  • Wettbewerbsfähige Vergütung abhängig von der Erfahrung, mit Flexibilität für die passende Person.
  • Unterstützung bei Konferenzen, Kursen und persönlicher Weiterentwicklung.
  • Flexible Arbeitszeiten.
  • Kollaborative hybride Arbeitsumgebung.

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