Machine-Learning-Ingenieur – Computer Vision

Machine-Learning-Ingenieur – Computer Vision
Festanstellung | 80,000 – 130,000 £ | London

Wir suchen einen Machine-Learning-Ingenieur (m/w/d) für ein wachsendes Technologieunternehmen, das sich auf die Transformation bestehender Sensorsysteme in operative Echtzeitinformationen spezialisiert hat. In dieser Schlüsselposition entwickeln Sie fortschrittliche Computer-Vision-Funktionen, darunter Szenenanalyse, Objekterkennung, -verfolgung und 3D-Rekonstruktion von Edge-Sensoren.

Sie arbeiten eng mit Produkt- und Backend-Entwicklungsteams zusammen, um aktuelle Forschungsergebnisse zu evaluieren, effiziente Inferenzpipelines zu entwickeln und produktionsreife Computer-Vision-Modelle in realen Umgebungen einzusetzen.

Key Responsibilities

• Entwicklung und Optimierung von Computer-Vision-Modellen für Echtzeitanwendungen
• Fähigkeiten in den Bereichen Objekterkennung, -verfolgung, Tiefenschätzung, Szenenanalyse und 3D-Rekonstruktion aufbauen
• Bewertung und Vergleich modernster Forschungsmodelle für den Produktionseinsatz
• Entwicklung und Wartung skalierbarer Inferenzpipelines für Edge-Systeme
• Zusammenarbeit mit Backend- und Produktteams zur Integration von ML-Lösungen in Produktionsplattformen
• Beteiligen Sie sich an Architektur- und technischen Entscheidungen innerhalb des ML/CV-Stacks.
• Unterstützung von Bereitstellungs- und Optimierungsworkflows für Produktionsinferenzsysteme
• Mentoren Sie Ingenieure und tragen Sie zu den besten technischen Praktiken innerhalb des Teams bei.

Fähigkeiten & Erfahrung

• Fundiertes Verständnis moderner Computer-Vision-Techniken, einschließlich Objekterkennung, -verfolgung, SLAM, Tiefenschätzung und 3D-Geometrie
• Erfahrung in der Bereitstellung von Modellen des maschinellen Lernens und der Computer Vision in Produktionsumgebungen
• Fundierte Python-Kenntnisse
• Praktische Erfahrung mit PyTorch, Torchvision, OpenCV und verwandten ML-Tools
• Erfahrung in der Optimierung von Inferenzpipelines und im Umgang mit Deployment-Frameworks wie ONNX oder TensorRT
• Fähigkeit, akademische Forschungsergebnisse zu bewerten und diese in praktische Produktfähigkeiten umzusetzen
• Starke architektonische und problemlösende Fähigkeiten sowie die Fähigkeit zum selbstständigen Arbeiten
• Komfortables Arbeiten in schnelllebigen Umgebungen mit sich ständig ändernden technischen Anforderungen
• Muss für die Sicherheitsüberprüfung (SC Clearance) geeignet sein.

Wünschenswert

• Erfahrung im Umgang mit Edge-basierten Sensorsystemen oder Echtzeit-Videoverarbeitung
• Kenntnisse effizienter GPU-Inferenz- und Modelloptimierungstechniken
• Erfahrung in der Leitung technischer Initiativen oder im Mentoring von Ingenieuren
• Kenntnisse im Umgang mit Experiment-Tracking und ML-Tools wie PyTorch Lightning oder Weights & Biases
• Erfahrung im Aufbau datenschutzorientierter oder sicherheitsorientierter KI-Systeme