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Outpost

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51 - 200 Mitarbeiter

Gegründet 2021

🚗 Transport

📦 Logistik

🏠 Immobilien

Transport • Logistics • Real Estate

Outpost ist ein Technologieunternehmen, das strategische Standorte für Lkw-Parkplätze, Flottenpositionierung und Trailer-Relais anbietet und so einen nahtlosen Güterverkehr in den gesamten Vereinigten Staaten ermöglicht. Ihr schnell wachsendes landesweites Netzwerk sicherer Lagerplätze unterstützt Transportunternehmen, von großen Flotten bis hin zu Einzelunternehmern, indem es die Grundstücksauslastung maximiert und die Betriebseffizienz verbessert. Durch die Zusammenarbeit mit Grundbesitzern ermöglicht Outpost höhere Renditen bei Investitionen und verbessert die für die Lieferkette wesentliche Logistikinfrastruktur.

Beschreibung

• Verantwortlich für das Tracking und Reporting von CV-Genauigkeitsmetriken, jeweils pro Kunde und pro Identifikatortyp. • Untersuchung von Fehlklassifikationen und False Negatives, Kategorisierung der Ursachen sowie Identifizierung von Mustern über Kunden und Standorte hinweg. • Kuratieren, Labeln und Priorisieren von Datensätzen für das Modell-Retraining in enger Zusammenarbeit mit unseren ML- und CV-Ingenieuren. • Aufbau und Verbesserung der Continuous-Learning-Pipeline, sodass neue Modelle wöchentlich mit minimalem manuellem Engineering-Aufwand ausgeliefert werden. • Definition funktionaler Akzeptanzkriterien für die CV-Genauigkeit pro Kunde und Verfolgung des Fortschritts gegenüber diesen Kriterien. • Übersetzen von Genauigkeitsbefunden in handlungsfähige Entscheidungen für das Engineering-Team und für kundennahen Stakeholder. • Mit zunehmender Reife der Pipeline: vom bloßen Melden von Problemen zum direkten Beheben übergehen; Aufbau von Labeling-/Preprocessing-Tools, Durchführung von Retraining-Jobs und Übernahme von Korrekturen für gefundene Fehlermuster, nicht nur deren Reporting.

🎯 Anforderungen

• Mindestens 3 Jahre Erfahrung in den Bereichen Data Quality, ML Data Engineering oder angewandtem Machine Learning. • Erfahrung mit Computer-Vision- oder Object-Detection-Systemen im Produktiveinsatz. • Sicher im Schreiben von Python für Datenanalyse, Pipeline-Automatisierung und Datensatz-Tooling. • Hohe analytische Genauigkeit; vertraut damit, große Mengen an Bildern/Daten zu durchdringen, um Muster zu finden — nicht nur Skripte auszuführen und Zahlen zu melden. • Erfahrung mit Tools und Workflows zur Datensatzannotation/Labeling (Roboflow, Labelbox, CVAT oder ähnlich). • Starke Kommunikationsfähigkeiten in Englisch — Sie schreiben klar und arbeiten asynchron effektiv.

🏖️ Vorteile

• Outpost ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit gewährleistet, und untersagt jede Form von Diskriminierung.