Leitender Datenwissenschaftler in Sigma Software

Übernehmen Sie die Rolle eines Datenwissenschaftlers bei Sigma Software mit Schwerpunkt auf Computer Vision. In dieser dynamischen Position in unserem Data Competency Center treiben Sie Innovationen voran, entwickeln Lösungsarchitekturen und nehmen an Pre-Sales-Aktivitäten teil und nutzen dabei die Spitze der Computer Vision-Technologie.

PROJEKT

Wir sind ein Team von über 160 Fachleuten. Wir sind sehr unterschiedlich, aber ein paar Dinge machen uns zu einem echten Team: echte Leidenschaft für unsere Arbeit, Freundlichkeit und unerschöpflicher Optimismus, egal was passiert.

Als Middle Data Scientist, der dem BU003 Data Competency Center beitritt, spielen Sie eine entscheidende Rolle bei der Gestaltung und Förderung seiner Bemühungen.

• Fundiertes Fachwissen im Bereich Computer Vision, verstärkt durch ausgeprägte Python-Kenntnisse und ein tiefes Verständnis wesentlicher Frameworks wie OpenCV, TensorFlow und PyTorch
• Umfassende Kenntnisse und praktische auf Erfahrung mit verschiedenen neuronalen Netzwerkarchitekturen, einschließlich Convolutional Neural Networks (CNNs), Fast R-CNN, VGG, ResNet, YOLO und SSD, für Aufgaben wie Bildklassifizierung, Objekterkennung, Segmentierung und Echtzeit-Videoverarbeitung.
• Vertrautheit mit der Implementierung von Techniken wie Transferlernen, Datenerweiterung und Feinabstimmung zur Optimierung der Modellleistung.
• Solide Kenntnisse in klassischen Techniken des maschinellen Lernens mit einer nachgewiesenen Fähigkeit, diese Methoden zu integrieren fortschrittliche Computer-Vision-Technologien effektiv
• Nachgewiesener Erfolg bei der Verwaltung und Analyse verschiedener Datenquellen, einschließlich strukturierter, unstrukturierter und Echtzeit-Datenströme, um Daten für Computer-Vision-Modelle vorzubereiten und zu optimieren
• Eine Verpflichtung zur kontinuierlichen beruflichen Weiterentwicklung, wobei der Schwerpunkt darauf liegt, über die neuesten Fortschritte bei Computer-Vision-Methoden, -Tools und klassischen Techniken des maschinellen Lernens auf dem Laufenden zu bleiben.
• Englischkenntnisse: Selbstbewusst Mittleres Niveau oder höher (sowohl schriftlich als auch mündlich)

PERSÖNLICHES PROFIL:

• Nachgewiesene Fähigkeiten zur Problemlösung und zum analytischen Denken, mit einer nachgewiesenen Erfolgsbilanz bei der Anwendung dieser Fähigkeiten auf reale Herausforderungen um Probleme zu identifizieren, relevante Daten zu sammeln und kreative Lösungen zu entwickeln
• Kontinuierliche Lernmentalität, um sicherzustellen, dass Sie über die neuesten Fortschritte im Deep Learning auf dem Laufenden bleiben und Ihre Fähigkeiten entsprechend anpassen

Schritt in die Rolle eines Datenwissenschaftlers bei Sigma Software mit Schwerpunkt auf Computer Vision. In dieser dynamischen Position in unserem Data Competency Center treiben Sie Innovationen voran, entwickeln Lösungsarchitekturen und nehmen an Pre-Sales-Aktivitäten teil und nutzen dabei die Spitze der Computer Vision-Technologie.

PROJEKT

Wir sind ein Team von über 160 Fachleuten. Wir sind sehr unterschiedlich, aber ein paar Dinge machen uns zu einem echten Team: echte Leidenschaft für unsere Arbeit, Freundlichkeit und unerschöpflicher Optimismus, egal was passiert.

Als Middle Data Scientist, der dem BU003 Data Competency Center beitritt, spielen Sie eine entscheidende Rolle bei der Gestaltung und Förderung seiner Bemühungen.

,[Definieren und verfeinern Sie technische Anforderungen für Computer Vision-Projekte in enger Zusammenarbeit mit Kunden und Teamleitern, leiten Sie die Erstellung und Implementierungn fortschrittlicher Computer Vision-Modelle zur Objekterkennung, Bildklassifizierung und Echtzeit-Videoanalyse. Integrieren Sie klassische Techniken des maschinellen Lernens wie Clustering, Klassifizierung und Anomalieerkennung in Computer Vision-Projekte, um Genauigkeit und Effizienz zu verbessern. Arbeiten Sie mit einer Vielzahl von Datenquellen zur Vorbereitung und Optimierung von Daten für Computer-Vision-Anwendungen, um ein robustes Modelltraining und eine robuste Modellleistung sicherzustellen, die Integration von Computer-Vision-Modellen in Produktionssysteme zu leiten und sich auf Echtzeitleistung und Skalierbarkeit zu konzentrieren. Bleiben Sie über neue Trends und Technologien in der Computer-Vision auf dem Laufenden , Experimentieren mit neuen Tools und Methoden, um die Grenzen aktueller Modelle und Lösungen zu erweitern, Kommunizieren Sie den Wert und die Wirkung von Computer Vision-Projekten an Stakeholder, übersetzen Sie komplexe technische Errungenschaften effektiv in strategische Geschäftsvorteile, Beteiligen Sie sich aktiv an der Evaluierung neuer Tools für analytische Daten Ingenieurwesen oder Datenwissenschaft] Beispiele: Computer Vision, Python, TensorFlow, PyTorch, Segmentierung, Videoverarbeitung, maschinelles Lernen