ONNX Jobs in Deutschland

In dieser Rolle entwickelst du Algorithmen für die Kamerakalibrierung und Videoanalyse in Echtzeit, arbeitest eng mit einem internationalen Team zusammen und wendest Fähigkeiten in Python, PyTorch und OpenCV an.

In dieser Rolle entwickelst und verantwortest du KI-Modelle zur bildbasierten Kontrolle von Arzneimitteln, managst deren Lebenszyklus und gewährleistest die technische Integration in bestehende Systeme.

In dieser Position entwickelst du innovative Machine Learning Modelle für Drohnen-Frühwarnsysteme, implementierst skalierbare Sensorfusion und sorgst für low-latency Intelligenz direkt auf Embedded-Systemen.

In dieser Position entwickelst du ML-Modelle und implementierst end-to-end Pipelines zur Datenverarbeitung, während du dabei auch REST APIs zur Bereitstellung von ML-Diensten und internen Tools erstellst und wartest.

In dieser Rolle entwickelst du eigenständig ein Waste Foundation Model, entwirfst die gesamte Trainings-Pipeline und optimierst Modelle für verschiedene Anwendungen einschließlich Edge-Hardware und Eval Suites.

In dieser Rolle entwickelst du eine daten-privilegierte iOS-App mit SwiftUI, implementierst lokale ML-Inferenz und integrierst umfassend mit System-Frameworks für eine optimale Nutzererfahrung. Du gestaltest die technische Architektur und stehst für die App-Entwicklung von Anfang

In dieser Rolle entwickelst du eine native iOS-App mit SwiftUI, die als KI-gestützte Assistenz fungiert und dabei höchste Datenschutzstandards einhält. Dabei gestaltest du die Architektur, UI/UX und implementierst eine Echtzeit-Synchronisation.

In dieser Rolle entwickelst du KI-Modelle für Vision- und Detektionsaufgaben, portierst sie auf spezialisierte Hardware und optimierst die Performance für Weltraummissionen in enger Zusammenarbeit mit Software-Teams.

In diesem Job entwickelst du robuste ML-Algorithmen zur Gestenerkennung auf Fahrzeugseiten, führst Echtzeit-Inferenz durch und übernimmst die End-to-End-Ownership der gesamten ML-Pipeline bis zum Edge-Deployment.