Computer Vision Engineer (w/m/d)

Schwarz Digits · Stuttgart, Baden-Württemberg ·

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Job Description

Praktische Erfahrung in der Anwendung und Entwicklung von Algorithmen aus den Bereichen maschinelles Lernen, Computer Vision und Signalverarbeitung – insbesondere im Umgang mit Vision-Language-Modellen (VLMs), Foundation Modellen sowie transformerbasierten Deep Learning Architekturen.

Bitte bewerben Sie sich umgehend, wenn Sie aufgrund des großen Interesses für diese Stelle in Frage kommen.

(Klassische Methoden wie SLAM, Tracking, Klassifizierung, Detektion, Segmentierung und Generierung runden dein Profil ab).

Gute Kenntnisse und mehrjährige Erfahrung in der objektorientierten Programmierung mit Python, idealerweise in Entwicklungsteams.

Erfahrung in der KI-gestützten Entwicklung (bspw.

Claude Code, Copilot, Agentic Coding).

Praktische Kenntnisse im Softwareentwicklungszyklus (CI/CD, DevOps, MLOps, Testing, GitOps).

Kenntnisse in Containeranwendungen (Docker, Kubernetes), Cloud Technologien und distributed Computing (Ray, kserve) und Vektor-Datenbanken (OLAP).

Begeisterung und Wille, schnell neue Fähigkeiten zu erlernen und diese zielführend bei der Entwicklung robuster und kreativer Lösungen einzusetzen.

Fähigkeit, komplexe Fragestellungen und Szenarien zu verstehen, detailliert zu analysieren und die gewonnenen Erkenntnisse einem nicht-technischen Publikum verständlich zu präsentieren.

Hohes Maß an Eigenverantwortung und Proaktivität.

Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse.

Einleitungstext Schwarz Digits schafft das technologische Fundament für digitale Entscheidungsfreiheit in Europa.

Als IT- und Digitalsparte der Schwarz Gruppe entwickeln und verantworten wir einerseits die IT-Infrastrukturen für die Handelssparten Lidl und Kaufland sowie die Schwarz Produktion und PreZero.

Gleichzeitig agieren wir als unabhängiger Anbieter am externen Markt, um Unternehmen in ganz Europa bei ihrer digitalen Transformation zu unterstützen.

Unsere Kernleistungen bündeln wir in den Bereichen Cloud, Cyber Security, Data

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