次の仕事の機会を見つけましょう

職種、スキル、勤務地で求人を検索できます。応募書類を準備する前に募集要件を確認しましょう。

魅力的な職種名を見つけることは、仕事探しの出発点です。業務内容、応募条件、働き方を自分の経験と照らし合わせましょう。このガイドでは、候補の絞り込み、応募書類の準備、提出先の確認を順番に進めるためのポイントを紹介します。

操作画面は日本語です。企業が掲載した求人の職種名や説明文は原文のまま表示され、英語の場合があります。

条件をクリア

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Machine Learning Engineer (Computer Vision & VLM)

orcristtechnologies

勤務地
DE
勤務時間
FULL_TIME
掲載日
2026年10月18日

応募する前に、企業のウェブサイトで現在も募集中かどうかと詳しい条件を確認してください。

仕事内容

操作画面は日本語です。企業が掲載した求人の職種名や説明文は原文のまま表示され、英語の場合があります。

Orcrist is building a next generation data intelligence platform using cutting-edge technologies. We're handling petabyte-scale data with sub-second queries. Our product is a Kubernetes‑based platform delivered as B2B SaaS or as a self‑hosted on‑prem solution, including air‑gapped deployments. We enable customers across defense, law enforcement, and enterprise to turn mission-critical data into actionable intelligence. Role We are looking for a hands-on Machine Learning Engineer to develop and productionize modern computer vision and visual language capabilities across major intelligence and public safety projects. You will work directly with state-of-the-art and open-source computer vision models, visual language models (VLMs), and related AI technologies — training, evaluating, fine-tuning, and optimizing them for real-world use cases. You will work on challenging problems including object recognition and identification, image and document understanding, geospatial data, satellite imagery, and large-scale visual data. The role combines model development with practical engineering: building data pipelines and scrapers, running experiments, and taking promising approaches into reliable systems. This is a highly hands-on role for someone with exceptional learning ability, strong analytical and engineering skills, and a genuine interest in applying AI to complex problems in the intelligence and public safety domain. You will work closely with other engineers, technical leadership, and cross-functional teams to turn ideas and experiments into impactful capabilities. What you’ll do Develop, train, evaluate, and fine-tune computer vision and visual language models. Work on object recognition, detection, classification, and identification. Build data pipelines, scrapers, and workflows for large-scale visual and geospatial datasets. Experiment with state-of-the-art and open-source models and turn promising approaches into reliable systems. Work with satellite imagery, geospatial data, sensors, and other visual intelligence sources. Take ownership of experimental projects and rapidly explore new ideas and technologies. Collaborate closely with other engineers and technical leadership on key initiatives. Travel every 2–4 weeks for architecture reviews and team events. About you Bachelor's degree or higher in Computer Science, Physics, Mathematics, or a related field; with excellent grade record from a leading university (Master's preferred). Strong academic record and excellent analytical and problem-solving skills. Strong programming skills and experience developing or fine-tuning AI/ML models. Experience with computer vision, VLMs, image understanding, or related ML applications. Strong interest in data, analytics, and data pipelines. Exceptional ability and motivation to learn new technologies and domains quickly. Self-directed, hands-on, and comfortable working without close day-to-day management. Strong team player with clear and honest communication. Excellent German language skills. Eligible to work full-time in Germany and willing to undergo the required security clearance and background checks. Nice-to-haves Experience with georeferencing, satellite imagery, remote sensing, OpenStreetMap, or photogrammetry. Experience with large-scale data pipelines, cloud infrastructure, or ML deployment. Experience with sensors such as drones, antennas, or cameras. Background in computer vision research, e.g. Fraunhofer IGD or similar. Knowledge of Russian or Ukrainian language. Interest or experience in military, intelligence, defense, or public safety domains. What we offer Remote-first, Germany-wide: Work from wherever you do your best work, with regular team gatherings in Berlin and other off-site locations. Flexibility by default: Flexible working hours help you make work fit your life. Your setup, your way: Get a personal home-office equipment budget to create a workspace that works for you. 30 days of vacation: Take the time you need to recharge and come back with fresh energy. Keep growing: We invest in your personal and professional development. Get rewarded for impact: Performance bonuses are tied to agreed objectives and key results. A warm welcome: Every new team member gets a welcome goodie bag. Good people, good times: From summer and Christmas parties to regular team gatherings, we make time to celebrate together. A mission that matters: Work on challenges with tangible impact on public safety and national security.

検索して比較し、応募を準備しましょう

次の仕事で活かしたい職種やスキルから検索を始めましょう。勤務地と職種の条件を調整し、求人を開いて担当業務を比較してください。結果がない場合は、短い検索語を試すか、条件を一つずつ外してみましょう。

必須条件と歓迎条件を分けて確認し、勤務時間、報酬、勤務地が掲載されている場合は目を通しましょう。リモート勤務でも、居住国、就労資格、勤務時間帯が指定されることがあります。現在の募集状況と詳しい条件は企業に確認してください。

募集要件に関連する実際の経験を選び、自分の役割と貢献を説明しましょう。数値は根拠がある場合にのみ使ってください。企業の応募方法に従い、送信前に連絡先、内容、PDFの表示を確認しましょう。

応募前の確認リスト

仕事探しに関するよくある質問

英語の求人が表示されるのはなぜですか?

職種名や説明文は企業が作成したものです。条件や要件を変えないように原文を掲載しています。操作画面とこのガイドは日本語です。日本語の検索で見つからない場合は、「software engineer」のように、掲載言語の職種名やスキル名でも検索してみてください。検索語が自動翻訳されるわけではありません。

リモート求人なら、どの国からでも働けますか?

必ずしもそうではありません。居住国、就労資格、勤務時間帯が指定されている場合があります。元の求人ページで条件を確認してください。記載がない場合は、自分の居住地から応募できると判断する前に企業へ確認しましょう。リモートという表示だけでは、勤務地の制限がないことは分かりません。

検索結果が出ない場合はどうすればよいですか?

より一般的な職種名や一つのスキルで検索し、条件を一つずつ外してみてください。同じような仕事でも企業によって呼び方が異なります。特定の求人が見つからなくなった場合は、企業の採用ページで求人番号を探しましょう。検索条件を広げても、終了した募集が再開するわけではありません。

ResumizeAIから応募が送信されますか?

応募ボタンは外部サイトを開きます。企業または採用サービスの案内に従い、そのサイトで送信を完了してください。ResumizeAIで応募書類を作成しただけでは応募は送信されません。リンク先が企業のトップページの場合は、該当する募集を探してから手続きを進めましょう。

応募書類とカバーレターはどう調整すればよいですか?

募集要件と、自分が説明できるプロジェクト、業務、成果を結び付けます。経験していない技術や実績を加えず、関連する経験を分かりやすく示してください。カバーレターでは応募理由を具体例とともに伝えます。指定された言語とファイル形式に従い、送信前に両方の書類を確認しましょう。