Data Scientist (m/w/d) – Computer Vision & KI
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19 Std.
(Senior) Data Scientist Customer Analytics (m/w/d)
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Data Scientist - Flex Trading Strategy Development (f/m/d)
E.ON Energy Markets GmbH —Essen
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(Senior) ML Engineer / Data Scientist Customer Data (m/w/d)
Deichmann SE —Essen
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Application Operations Engineer (w/m/d)
E.ON Grid Solutions GmbH —Essen
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Full Stack Entwickler - AI Integration (all genders)
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BI-Spezialist (m/w/d)
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Machine Learning Engineer (w/m/x)
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IT-Security Administratorinnen /Administratoren ALG/Proxy (m/w/d)
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BI Engineer - Supply Chain Management Solutions (m/w/d)
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(Senior) Data Engineer (gn) full-time / part-time (hybrid)
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Administrator/in Virtualisierung und Storage (SAN) im Fachbereich 13 – Zentrale Informationstechnik (m/w/d)
Landesamt für Natur, Umwelt und Klima NRW —Essen
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Spezialist*in IoT-Infrastruktur
GELSENWASSER AG —Gelsenkirchen
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Werkstudent*in für AI und Automatisierung (m/w/d)
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Applied AI Engineer / Machine Learning Engineer (m/w/d)
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Senior Quantitative Algorithmic Energy Trader & AI Modelling (m/w/d)
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Data Scientist (m/w/d) – Computer Vision & KI

HOCHTIEF Aktiengesellschaft
Essen

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Details zur Stelle

vor 19 Stunden

Leistungen

Weiterbildungsprogramme

Qualifikationen

CI/CD
Bildbearbeitung
Informatik
PyTorch
Computer vision
NumPy
Künstliche Intelligenz (KI)
Datenanalyse
Englisch
Pandas
Deep learning
Softwareentwicklung
Deutsch

Vollständige Stellenbeschreibung

Job number

HTPPP00439

Country

Germany

Location

Essen

Functional area

IT

Contact Person

Damian Knaak

Division

Wir sind ein KI-getriebenes SaaS-Startup und entwickeln datenintensive Lösungen für die digitale Erfassung und Bewertung von Straßeninfrastruktur. Unsere Modelle analysieren große Mengen visueller Daten und unterstützen Städte dabei, ihre Infrastruktur effizienter zu managen. Zur Verstärkung unseres Teams suchen wir Dich zum nächstmöglichen Zeitpunkt in Essen als

Data Scientist (m/w/d) – Computer Vision & KI

Deine Aufgaben

Entwicklung, Training und Optimierung von Machine-Learning- und Deep-Learning-Modellen für die Analyse von Bilddaten.
Mitarbeit an Lösungen für Objekterkennung, Segmentierung und automatische Schadensklassifikation.
Aufbereitung und Analyse großer Datenmengen sowie Weiterentwicklung unserer Datenpipelines.
Evaluierung neuer Modelle, Frameworks und Methoden im Bereich Computer Vision.
Enge Zusammenarbeit mit Product, Engineering und Fachexperten bei der Entwicklung neuer Features.

Dein Profil

Erfolgreich abgeschlossenes Studium der (Wirtschafts-)Informatik, Data Science, Künstlichen Intelligenz oder eine vergleichbare Qualifikation bzw. relevante Praxiserfahrung.
Exzellente Programmierfähigkeiten in Python sowie Erfahrung mit modernen Software-Engineering-Praktiken (Git, CI/CD, Testing).
Erfahrung mit PyTorch, Transformers, NumPy, Pandas und gängigen Computer-Vision-Bibliotheken.
Kenntnisse in den Bereichen Bounding Boxes, Instanz- und Semantische Segmentierung.
Strukturierte und analytische Arbeitsweise sowie Freude an der Lösung komplexer Problemstellungen.
Gute Deutsch- und Englischkenntnisse.

Deine Vorteile

Viel Gestaltungsspielraum bei der Entwicklung innovativer KI-Lösungen.
Direkter Einfluss auf Produkte, die täglich von Städten und Kommunen genutzt werden.
Modernes Arbeitsumfeld mit kurzen Entscheidungswegen.
Umfangreiche Weiterbildungsmöglichkeiten.
Das Beste aus zwei Welten: Startup-Mentalität und die Sicherheit eines internationalen Konzerns.

Haben wir Dein Interesse geweckt?

Dann freuen wir uns auf Deine Bewerbungsunterlagen über unser Online-Formular. Bei Fragen steht Dir Damian Knaak gerne zur Verfügung.

Wer wir sind

HOCHTIEF ist ein technisch ausgerichteter, globaler Infrastrukturkonzern mit führenden Positionen in seinen Kernaktivitäten Bau, Dienstleistungen und Konzessionen/Public-Private-Partnerships (PPP) und mit Tätigkeitsschwerpunkten in Australien, Nordamerika und Europa.

EDGITAL, ein Spin-off von HOCHTIEF, digitalisiert Straßen und ihre Umgebung, bewertet sie mithilfe von KI und macht ihr Management für Städte einfacher und effizienter. So helfen wir Kommunen, trotz Fachkräftemangel und knapper Budgets, ihre Infrastruktur besser zu erfassen, zu erhalten und zu optimieren.

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