WeSort ist ein Hightech-Start-up aus Würzburg, das KI-basierte Recyclinglösungen entwickelt und damit einen wichtigen Beitrag zur Kreislaufwirtschaft kritischer Rohstoffe (Critical Raw Materials) leistet.
Unsere Systeme sind bereits im industriellen Einsatz, unter anderem bei Schwarz/Lidl bzw.
deren Umweltdienstleister PreZero.
Unsere Technologie wurde mehrfach ausgezeichnet, unter anderem mit dem Deutschen Gründerpreis (verliehen von Porsche und ZDF), und WeSort ist Teil des SprinD-Programms (Agentur für Sprunginnovationen).
Darüber hinaus war unser Team mit seiner Arbeit bereits in Formaten wie Galileo, ZDF WISO, der WirtschaftsWoche und der Süddeutschen Zeitung vertreten.
Für den nächsten großen Schritt suchen wir einen talentierten Machine Learning Engineer (m/w/d) mit Schwerpunkt Computer Vision und Foundation Models, der/die mit uns ein eigenes „Waste Foundation Model" auf Basis modernster Architekturen wie DINOv2, SigLIP oder EVA-02 aufbaut – die technologische Grundlage, auf der alle unsere zukünftigen Computer-Vision-Anwendungen aufsetzen werden.
Wir betreiben heute eine der größten kontinuierlich wachsenden Datenbasen gelabelter Abfallbilder weltweit – aus realen Sortieranlagen, über mehrere Stoffströme, Lichtverhältnisse und Verschmutzungsgrade hinweg.
Diese Daten sind unser strategischer Vorteil.
Daraus wollen wir ein domänen-adaptiertes Vision Foundation Model entwickeln, das als Backbone für sämtliche Downstream-Tasks (Detection, Klassifikation, Anomalie-Erkennung, Few-Shot-Learning) dient.
KI-Trainings entwickeln wir in Python (PyTorch), unsere Backend-Plattform in Rust.
Bereich: Software, Data & Artificial Intelligence Arbeitsort: Office-based in Würzburg Vertragsart: Festanstellung in Vollzeit Start: ab sofort Aufgaben Das ist deine neue Leidenschaft: Du entwickelst und trainierst unser eigenes „Waste Foundation Model" – auf Basis von State-of-the-Art-Architekturen wie DINOv2, SigLIP oder EVA-02 – durch Continued Pretraining (Self-Supervised) auf.