Computer Vision Engineer in Hildesheim

Computer Vision Engineers bringen Maschinen das Sehen bei. Sie entwickeln Algorithmen und neuronale Netze die Bilder und Videos verstehen: Objekte erkennen, Szenen interpretieren, Gesichter identifizieren, Qualitätsmängel in der Produktion finden oder autonomen Fahrzeugen die Umgebung erschließen. Das Feld hat durch Deep Learning eine Revolution erlebt: Convolutional Neural Networks (CNNs), Vision Transformers (ViT) und multimodale Modelle (CLIP, GPT-4V) haben die Leistung dramatisch verbessert. Was vor 10 Jahren Forschung war, ist heute Produktion: Gesichtserkennung im Smartphone, automatische Qualitätskontrolle in Fabriken, Hautkrebs-Erkennung per App, Autonomous Driving, Augmented Reality. Computer Vision ist eines der größten Teilgebiete der KI und findet Anwendung in praktisch jeder Branche: Automotive (Umfeldwahrnehmung), Medizin (Bilddiagnostik), Industrie (Qualitätskontrolle), Retail (Cashierless Stores), Sicherheit (Videoüberwachung), Landwirtschaft (Ernteüberwachung per Drohne).

Typische Aufgaben

• 1Entwicklung von Objekterkennung und -segmentierung (YOLO, Mask R-CNN, SAM)
• 2Training und Fine-Tuning von CNNs und Vision Transformers
• 3Aufbau von Bild-Annotationspipelines und Trainings-Datensätzen
• 4Edge Deployment: Modelle auf embedded Hardware bringen (NVIDIA Jetson, Coral)
• 53D Computer Vision: Depth Estimation, Point Cloud Processing, SLAM
• 6Video-Analyse: Tracking, Action Recognition, Anomaly Detection
• 7Qualitätskontrolle in der Produktion: Defekterkennung auf Mikroebene
• 8Integration von Computer Vision in Produkte (APIs, SDKs)
• 9Modell-Optimierung: Quantisierung, Pruning, Knowledge Distillation
• 10Evaluation und Benchmarking von Modellen

Gefragte Kompetenzen

Karrierepfade

• Senior CV Engineer
• Computer Vision Tech Lead
• Principal Engineer / Staff Engineer
• Research Scientist (PhD → Forschung)
• CTO bei CV-Startup
• CV-Berater/in (Freelance: 150-200 EUR/h)

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