// Über deinen Job
- Job Typ: Studentische Hilfskraft/Vollzeit
- Berufserfahrung: Junior, Mid-Level, Senior
- Aufgaben: Software-Ingenieur
- Industriesektor: Computer Vision, Embedded Systems, Deep Neural Networks
// Deine Qualifikation
- Gute Erfahrung mit mindestens einem der folgenden Programme: Go/C/C++
- Gute Erfahrung mit Git, Linux und Docker
- Solide Englischkenntnisse in Wort und Schrift
// Deine Mentalität und Motivation
- Du arbeitest selbstständig, kannst aber auch als Teamplayer überzeugen
- Du bevorzugst offene Kommunikation, ständiges Feedback und kurze Entscheidungswege
- Du hast eine „steady growth“ – Einstellung und willst dich weiterentwickeln und neue Fähigkeiten lernen
// Warum du bei uns arbeiten solltest
- Wir bieten interessante Programmier- und Software-Engineering-Herausforderungen, die effiziente und leistungsorientierte Lösungen erfordern.
- Von Firmwares über ein eigenes Linux basiertes Betriebssystem bis hin zu Servern und UIs schreiben wir viel selbst. Du hast die Möglichkeit, dich in verschiedenen Bereichen auszuprobieren und an unterschiedlichen Projekten und Produkten zu arbeiten.
- Flache Hierarchien und ein Minimum an Bürokratie
- Ein interessantes Tech-Stack, bestehend aus einer Mischung etablierter und neuester Technologien
- Eine familiäre und freundliche Atmosphäre
// Was wir bieten
- Faire Gehaltsstruktur
- Firmenlaptop & Firmenhandy
- Monatlich 50€ steuerfreier Sachbezug (Tankgutschein, Fitness, Deutschlandticket, etc.)
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// Über die Wahtari GmbH
Wahtari ist ein führendes Unternehmen im Bereich Qualitätsmanagement, das Computer Vision mit tiefen neuronalen Netzen und traditionellen bildgebenden Verfahren und Algorithmen einsetzt. Im Gegensatz zu vielen anderen Unternehmen in diesem Marktsegment stellen wir auch unsere eigene Hardware her. Zusammen mit leistungs- und sicherheitsorientierter Software sind wir in der Lage, unseren Kunden vollständig integrierte Lösungen und Produkte anzubieten, die es Ihnen ermöglichen, ihre Produktion in ein „Industrie 4.0“-Zeitalter zu führen.
Unsere nLine-Kabelinspektionslösung ist ein hervorragendes Beispiel für diese Strategie. Es analysiert 500+ Bilder pro Sekunde mit Hilfe von tiefen neuronalen Netzen und anderen Tools und holt so das letzte bisschen an Ressourcen aus der Hardware heraus.
