Machine Learning Engineer
DeeVisio
(Industrie und Maschinenbau, < 10 Mitarbeiter)
Schlagwörter
Skills
Deep Learning, Machine Learning, Computer Vision, Bilderkennung, Robotik, Softwareentwicklung, Pytorch, Tensorflow, OpenCV, ROS, C++, Python, Java, Cloud, AWS, Azure, Docker, Linux, Sensorik, Kamera, LiDAR, IMU, Beschleunigungssensoren
Projekthistorie
03/2019
-
bis jetzt
Entwicklung von Deep Learning basierten Softwarelösungen. Vor allem im Bereich Bilderkennung, Robotik und 3D-LiDAR Sensorik. Deployment von echtzeitfähigen, eingebetteten Deep Learning Lösungen auf der Edge.
01/2018
-
03/2019
Master Thesis
Computer Vision Department RWTH Aachen
(Sonstiges, 10-50 Mitarbeiter)
- Entwicklung von Deep Learning Architekturen für Bilderkennung im Bereich Semantische Segmentierung und Tiefenbestimmung.
- Training und Optimierung von tiefen neuronalen Netzwerkarchitekturen für Multi-Task-Erkennungen.
05/2015
-
11/2016
Research Assistant
Autonomous Driving Department (IKA) RWTH
(Automobil und Fahrzeugbau, 50-250 Mitarbeiter)
- Entwicklung von ADAS Software
- Algorithmenentwicklung für Sensorfusion von Kamera, LiDAR, Radar, IMU Sensoren
- Enwicklung von Algorithmen zur Umgebungswahrnehmung für automatische Parkfunktion
05/2015
-
01/2016
Bachelor Thesis
Control Engineering Department (IRT RWTH Aachen))
(Industrie und Maschinenbau, 50-250 Mitarbeiter)
Enwicklung von SLAM System (Simultane Lokalisierung und Kartierung) für mobilen Roboter mittels LiDAR Sensor
10/2014
-
03/2015
Intern
Porsche AG
- Skript-Programmierung für automatische Sensor-Daten Auslese-/Evaluierungstools
- Unterstützung bei Programmierung von Reifen-Simulationssoftware
Reisebereitschaft
Verfügbar in den Ländern
Deutschland
