Znajdź kolejną szansę zawodową

Szukaj ofert według zawodu, umiejętności i lokalizacji. Sprawdź wymagania, zanim przygotujesz aplikację.

Dobre poszukiwanie pracy nie kończy się na atrakcyjnej nazwie stanowiska. Porównaj obowiązki, wymagania i warunki ze swoim doświadczeniem. Ten poradnik pomoże Ci wybrać oferty, przygotować odpowiednie dokumenty i sprawdzić, gdzie wysłać każdą aplikację.

Interfejs jest w języku polskim. Nazwy stanowisk i opisy pracodawców pozostają w oryginalnym języku publikacji, którym może być angielski.

Wyczyść filtry

Wyniki: 14 140

← Wróć do wyników

Machine Learning Engineer (Computer Vision & VLM)

orcristtechnologies

Lokalizacja
DE
Godziny pracy
FULL_TIME
Opublikowano
18 paź 2026

Przed aplikowaniem sprawdź na stronie pracodawcy, czy oferta nadal jest aktualna, i zapoznaj się z pełnymi warunkami.

Opis stanowiska

Interfejs jest w języku polskim. Nazwy stanowisk i opisy pracodawców pozostają w oryginalnym języku publikacji, którym może być angielski.

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.

Szukaj, porównuj i przygotuj aplikację

Zacznij od zawodu lub umiejętności, którą chcesz wykorzystywać. Dopasuj filtry lokalizacji i zawodu, a następnie otwórz oferty, aby porównać obowiązki. Jeśli nie ma wyników, użyj krótszego hasła lub usuwaj po jednym filtrze.

Oddziel wymagania obowiązkowe od preferowanych. Sprawdź godziny pracy, wynagrodzenie i lokalizację, jeśli zostały podane. Praca zdalna może wymagać zamieszkania w określonym kraju, prawa do pracy lub zgodności godzin. Potwierdź aktualność oferty i pełne warunki u pracodawcy.

Wybierz prawdziwe przykłady ze swojego doświadczenia, które odpowiadają wymaganiom stanowiska. Wyjaśnij swój wkład i używaj tylko liczb, które możesz uzasadnić. Postępuj zgodnie z instrukcjami pracodawcy i przed wysłaniem sprawdź dane kontaktowe, treść oraz plik PDF.

Przed wysłaniem aplikacji

Pytania dotyczące poszukiwania pracy

Dlaczego niektóre oferty są po angielsku?

Pracodawcy przygotowują własne tytuły i opisy. Zachowujemy te teksty, aby nie zmieniać wymagań ani warunków. Nawigacja i ten poradnik są po polsku. Jeśli polskie hasło nie daje wyników, spróbuj również nazwy stanowiska lub umiejętności w języku ogłoszenia, na przykład „software engineer”.

Czy praca zdalna oznacza możliwość pracy z dowolnego kraju?

Niekoniecznie. Firma może ograniczać kraje zamieszkania, wymagać pozwolenia na pracę lub określonych godzin dostępności. Sprawdź oryginalne ogłoszenie. Jeśli brakuje tych informacji, uzyskaj potwierdzenie od pracodawcy, zanim założysz, że możesz pracować ze swojej lokalizacji.

Co zrobić, gdy nie ma wyników?

Spróbuj ogólniejszej nazwy stanowiska albo jednej umiejętności i usuwaj filtry pojedynczo. Firmy różnie nazywają podobne role. Jeśli konkretna oferta zniknęła, poszukaj jej numeru na stronie kariery firmy. Poszerzenie wyszukiwania nie otwiera ponownie zakończonej rekrutacji.

Czy aplikacja jest wysyłana przez ResumizeAI?

Przycisk aplikowania otwiera zewnętrzną stronę. Postępuj zgodnie z instrukcjami pracodawcy lub platformy rekrutacyjnej i tam potwierdź wysłanie. Przygotowanie CV w ResumizeAI nie oznacza złożenia aplikacji. Jeśli link prowadzi tylko do strony firmy, najpierw odszukaj właściwą ofertę.

Jak dopasować CV i list motywacyjny?

Powiąż wymagania z projektami, zadaniami i wynikami, które potrafisz wyjaśnić. Podkreśl istotne doświadczenie bez wymyślania umiejętności czy osiągnięć. W liście uzasadnij zainteresowanie konkretnym przykładem. Zachowaj wymagany język i format oraz sprawdź oba dokumenty przed wysłaniem.