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jakob
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KI-Entwickler (m/w/d) – Verkehrszeichenerkennung & Schadensanalyse

Reviewed Freelance.de
Zum Job

Projektdetails

Unternehmen
Ort
Remote
Quelle
Freelance De
Veröffentlicht
17.10.2025
Entdeckt
18.10.2025 09:52
Startdatum
2025-10-17
Remote
100%
Auslastung
60%

Skill-Match (jakob)

Match-Begründung

[99/100] | Matching: 13 (+130) | Missing: 7 (-51) | Remote: Yes (+20) | ★(title)=red, ★(context)=yellow, (2x)=count

Noch keine KI-Analyse

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Geforderte Skills

calculus cloud computing communication computer vision convolutional neural networks data analysis data cleaning data engineering deep learning docker image classification machine learning mlops model monitoring object detection optimization python pytorch scikit-learn tensorflow

Stellenbeschreibung



Start: 17.10.2025 | End: 31.01.2026 | Remote: 100%

Beschreibung

Start: asap
Dauer: 3–4 Monate
Auslastung: 2–3 Tage pro Woche
Location: Remote
Remote: 100 %
Sprachen: Deutsch oder Englisch

Projektbeschreibung
Für ein laufendes KI-Projekt im Bereich Computer Vision wird ein erfahrener Entwickler gesucht, der beim Training und der Optimierung eines bestehenden KI-Modells unterstützt.
Ziel ist es, auf Basis eines vorhandenen Datensatzes mit Verkehrszeichen ein Modell weiterzuentwickeln, das beschädigte oder fehlerhafte Verkehrszeichen automatisch erkennt und priorisiert, damit Behörden diese gezielt austauschen oder reparieren können.
Während der Trainingsphasen des Modells kann es zu Wartezeiten kommen. Das Projekt kann vollständig remote durchgeführt werden.

Aufgaben
• Unterstützung beim Training und der Optimierung eines bestehenden KI-Modells
• Analyse und Vorverarbeitung von Bilddaten (Data Cleaning, Augmentierung etc.)
• Implementierung und Anpassung von Algorithmen zur Objekterkennung und -segmentierung
• Evaluierung und Dokumentation der Modellergebnisse
• Zusammenarbeit mit dem internen Team zur Integration der Ergebnisse in bestehende Systeme

Must-haves
• Sehr gute Kenntnisse in Python
• Erfahrung mit Computer-Vision-Frameworks wie OpenCV, TensorFlow, PyTorch oder scikit-image
• Praxis in gängigen Computer-Vision-Aufgaben (Bilderkennung, Objektdetektion, Segmentierung)
• Fundierte Kenntnisse im Umgang mit CNNs (Convolutional Neural Networks)
• Erfahrung mit YOLO-Algorithmen (You Only Look Once)
• Selbstständige, strukturierte Arbeitsweise und gute Kommunikationsfähigkeiten

Nice-to-haves
• Erfahrung im Umgang mit großen Datensätzen oder Data-Pipelines
• Kenntnisse in MLOps, Docker oder Cloud-Umgebungen
• Erfahrung im Bereich Model Evaluation und Performance-Optimierung
• Interesse an praxisnahen KI-Anwendungen im öffentlichen oder industriellen Umfeld