AI Engineer Computer Vision & Embedded Systems (m/w/d)

Menschen und Technologien zu verbinden, den Perfect Match für unsere Kunden zu gestalten, immer die richtigen Expert:innen für die jeweilige Herausforderung zu finden - das ist unser Anspruch bei FERCHAU und dafür suchen wir dich: als Expert:in für intelligente Bildverarbeitung und Embedded-KI-Systeme.

AI Engineer Computer Vision & Embedded Systems (m/w/d)

Diese Herausforderungen übernimmst du

• Entwicklung und Implementierung von Computer-Vision-Lösungen für industrielle und automotive Anwendungen
• Konzeption, Training und Optimierung von Deep-Learning-Modellen zur Bild- und Objekterkennung
• Verarbeitung und Analyse großer Bild-, Video- und Sensordatensätze
• Integration von KI-Anwendungen auf Embedded-Plattformen und Edge-Geräten
• Entwicklung und Optimierung von Algorithmen für Echtzeitanwendungen
• Durchführung von Performance-Analysen sowie Validierung und Test von KI-Modellen
• Zusammenarbeit mit Software-, Hardware- und Systementwicklungsteams
• Unterstützung bei der Industrialisierung und dem Deployment von KI-Lösungen

Das erwartet dich bei uns

• Unbefristeter Arbeitsvertrag
• Mehr als der BAP: Sonderurlaub, Kindergartenzuschuss, Jubiläumszuwendungen und vieles mehr
• Flexible Arbeitszeitgestaltung durch Gleitzeitregelungen sowie mobiles Arbeiten
• Unterstützung bei der Kinderbetreuung durch Kitazuschuss
• Fachliche und persönliche Weiterentwicklung durch die FERCHAU Academy
• Spannende Projekte in den Bereichen Automotive, Industrie 4.0, Robotik und Digitalisierung
• Networking und Teamevents für ein starkes Miteinander

Das bringst du mit

• Erfolgreich abgeschlossenes Studium der Informatik, Technischen Informatik, Elektrotechnik, Mathematik oder einer vergleichbaren Fachrichtung
• Sehr gute Kenntnisse in Python
• Erfahrung mit Deep-Learning-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch oder Keras
• Kenntnisse in Computer Vision und Bildverarbeitung, idealerweise mit OpenCV
• Erfahrung mit modernen neuronalen Netzwerken wie CNNs, Vision Transformern oder multimodalen Modellen
• Kenntnisse in Embedded-Systemen, Linux und Edge-AI-Anwendungen von Vorteil
• Erfahrung mit Cloud-Plattformen wie Azure, AWS oder GCP wünschenswert
• Gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrif