Python Data Scientist - Computer Vision / Sensor Data ID01922

Im Teilprojekt Data Factory des strategischen Innovationsvorhabens entwickelt unser Kunde eine sensorbasierte on-premise Datenplattform zur Erfassung, Verarbeitung und Analyse multimodaler Daten (Kamera, LiDAR, GNSS etc.). Ziel ist die Umsetzung ML-basierter Lösungen zur Objekterkennung und -klassifizierung im Bahnumfeld. Die Daten werden onboard erfasst, lokal vorverarbeitet und in einem Rechenzentrum zur weiteren Analyse und Modellentwicklung genutzt. Aufgaben:

• Entwicklung und Programmierung von Python-Komponenten zur Analyse multimodaler Sensordaten (RGB-/IR-Kamera, LiDAR, GNSS)
• Analyse der Datenqualität und Inhalte (z. B. Objekterkennung, Szenenanalyse)
• Umsetzung der Analysen als virtualisierte Pipelines mittels Docker Compose und Flyte
• Training und Optimierung von ML-Modellen für verschiedene Objektklassen inkl. Performanceanalyse

• Weiterentwicklung eines internen Active-Learning-Tools für Trainings- und Inferenzprozesse

• Erstellung von Schnittstellen zur Einbindung von Analyseergebnissen
• Dokumentation nach Projektstandard, CI/CD-basierte Tests und Deployments (Azure DevOps/GitLab)
• Agile Zusammenarbeit im crossfunktionalen Kanban-Team mit hoher Eigenverantwortung

• Mindestens 5 Jahre praktische Erfahrung in der Entwicklung von Python-Anwendungen im Umfeld Machine Learning und Computer Vision
• Tiefes theoretisches Wissen zu den Themen Computer Vision/Machine Learning/statistische Datenanalyse

(Studium/Weiterbildung)

• Min. 2 Jahre Erfahrung in der Containerisierung mit Docker
• Projekterfahrung mit CI/CD Pipelines, Git, Azure DevOps oder GitLab
• Englisch mind. B2 (in Wort und Schrift, Projektsprache ist Englisch)

Wünschenswert (Nice-to-have):

• Praktische Erfahrung mit OpenCV, ROS2, PyTorch, TensorFlow
• Projekterfahrung mit Punktwolkendaten und entsprechenden Algorithmen
• Problemlösungskompetenz im Bereich komplexer Datenanalyse-Anforderungen
• Erfahrung im Umgang mit dem Workflow-Orchestrator Flyte