Software Engineer - Computer Vision (w/m/d)
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Bei uns arbeitest du an der Schnittstelle zwischen Agilität und Sicherheit: Du profitierst von den schnellen Entscheidungswegen, genießt echte Gestaltungsspielräume in deinen Projekten und baust dabei auf das stabile Fundament der Schwarz Gruppe.
Du willst performante, systemnahe KI-Software entwickeln, die nicht nur in der CI grün ist, sondern direkt auf Edge-Hardware läuft und echte Entscheidungen trifft? Dann komm in unser Team und baue mit uns die KI-Engine, die Computer Vision Produkte von der Forschung in den produktiven Betrieb bringt — performant, sicher und datenschutzkonform. Wir verantworten die Domäne Computer Vision & AIoT in der Schwarz IT — der Tech-Einheit hinter LIDL, Kaufland und der gesamten Schwarz Gruppe. Wir suchen kein "Rädchen im Getriebe", sondern jemanden, der echte Verantwortung übernimmt und mit uns die Grenzen von Edge-KI verschiebt.
Deine Mission
- KI-Engine: Du entwickelst und erweiterst den Kern unserer KI-Engine — Ereigniskorrelation, Zustandsmaschinen und Entscheidungslogik für Computer Vision Anwendungen im produktiven Einsatz.
- Systemintegration: Du verbindest unsere KI-Engine mit externen Systemen und Datenquellen — bidirektional, robust und latenzarm (MQTT o. ä.).
- Datenpipelines: Du entwickelst Pipelines, die Verarbeitungsergebnisse sicher, nachvollziehbar und integer persistieren.
- ONNX am Edge: Du integrierst Inferenzmodelle (Objekterkennung, Multi-Object-Tracking, Klassifizierer) in ein Tokio-basiertes Actor-System und drückst die Latenz auf das Minimum.
- Qualität: Du lieferst nicht nur Features, sondern Unit-, Integrations- und Property-Based-Tests sowie CI/CD-Pipelines, die sie absichern.
- Systemnahe Programmierung: Du hast solide Kenntnisse in Rust, C++ oder einer vergleichbaren Sprache — Erfahrung mit async/await, Actor-Pattern und Ownership-Konzepten ist ein klares Plus.
- Edge-Erfahrung: Du hast Software für latenzempfindliche Systeme gebaut, die lokal und ohne Cloud-Abhängigkeit betrieben werden.
- Messaging: MQTT, Protocol Buffers oder ähnliche event-driven Kommunikationsmuster sind dir vertraut.
- ML-Deployment: Du weißt, wie ONNX-Modelle in produktive Backends integriert werden — und warum Inferenzlatenz kein Nice-to-have ist.
- DevOps-Mindset: Docker, CI/CD, automatisiertes Testing — selbstverständlich, nicht optional.
- Responsible AI: Du weißt, wie man KI-Systeme verantwortungsvoll und datenschutzkonform aufsetzt — by design, nicht als Nachgedanke.
- Idealerweise: Computer Vision Grundlagen (Objektdetektion, Tracking) oder Zeitreihendaten (Parquet, DuckDB).
- Team & Kommunikation: Du arbeitest eigenverantwortlich und kommunizierst klar — auch gegenüber nicht-technischen Stakeholdern.
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