AI/ML Ingenieur

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• Location , United States

AI/ML Ingenieur

Wir suchen einen KI/ML-Ingenieur mit Schwerpunkt Bildverarbeitung, Erkennung und Klassifizierung, der fortschrittliche bildbasierte Inspektionssysteme für die Erkennung von Produktqualität und Defekten konzipiert und entwickelt. Diese Rolle konzentriert sich auf die Entwicklung von Algorithmen zur Verarbeitung von Produktbildern, zur Erkennung von Defekten und zum Trainieren von maschinellen Lernmodellen für Klassifizierungsaufgaben.

Sie werden an der Schnittstelle von Bildverarbeitung, Deep Learning und skalierbaren Umgebungen arbeiten und robuste und produktionsreife Lösungen liefern.

Hauptverantwortlichkeiten

• Entwickeln und implementieren Sie Bildverarbeitungspipelines für Produktbilder (z.B. Filterung, Normalisierung, Segmentierung)
• Entwerfen und erstellen Sie Algorithmen zur Fehlererkennung mit klassischen und Deep Learning-Ansätzen.
• Trainieren, validieren und optimieren Sie maschinelle Lernmodelle zur Klassifizierung und Erkennung von Anomalien.
• Arbeiten Sie mit Frameworks wie PyTorch und TensorFlow, um Modelle zu erstellen und einzusetzen.
• Bereitstellung und Verwaltung von Modellen in Microsoft Azure-Umgebungen (Azure ML, Cloud-Dienste, Pipelines)
• Arbeiten Sie mit funktionsübergreifenden Teams (Technik, Produkt, Betrieb) zusammen, um Lösungen in Produktionssysteme zu integrieren.
• Verbessern Sie die Leistung, Genauigkeit und Robustheit des Modells unter realen Bedingungen (Beleuchtung, Rauschen, Variabilität)
• Pflegen Sie die Dokumentation, Experimentverfolgung und Versionskontrolle für Modelle und Datensätze

Erforderliche Fähigkeiten und Erfahrungen

• Ausgeprägte Erfahrung in Computer Vision und Bildverarbeitung
• Praktische Erfahrung mit:
  • PyTorch und/oder TensorFlow
  • OpenCV oder ähnliche Bildverarbeitungsbibliotheken
• Solide Kenntnisse in:
  • Bildklassifizierung, Objekterkennung und Segmentierung
  • Deep Learning (CNNs, Transfer Learning)
• Erfahrung mit der Bereitstellung von Modellen in Microsoft Azure, einschließlich:
  • Azure Machine Learning
  • Cloud-basierte Datenpipelines und Modellbereitstellung
• Kenntnisse in Python und relevanten ML-/Datenbibliotheken
• Erfahrung im Umgang mit großen Bilddatensätzen und Annotationstools
• Ausgeprägte Problemlösungs- und Analysefähigkeiten

Bevorzugte Qualifikationen

• Erfahrung mit Fehlererkennung oder automatisierten visuellen Inspektionssystemen
• Vertrautheit mit MLOps-Praktiken (CI/CD für ML, Überwachung, Modellversionierung)
• Erfahrung mit Echtzeit- oder Edge-Deployment-Szenarien
• Kenntnisse der Datenerweiterung und des Umgangs mit unausgewogenen Datensätzen
• Erfahrung mit industriellen/herstellenden Umgebungen

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