Detection, die echte Kameras überlebt
Bounding Boxes, Klassen und Schwellenwerte als Produktarbeit, kein YOLO-Notebook, das nur auf dem Sample-Ordner des Ingenieurs funktioniert.
Computer Vision · Detection · OCR · Imaging
Computer-Vision-Ingenieure die auf echten Bildern shippen, nicht auf Samples
Ein Computer-Vision-Hire ist nicht „jemand, der ein YOLO-Notebook ausgeführt hat“. iQud-Ingenieure shippen Detection, OCR und Imaging Intelligence, die echte Kameras, echtes Licht und den nächsten Datensatz überleben, keine Demo, die nur auf dem Sample-Ordner des Ingenieurs funktioniert.
- Detection und OCR auf echten Inputs
- Imaging Intelligence im Workflow
- Eval und Serving über das Notebook hinaus
- Erste PR in etwa einer Woche
Computer-Vision-Delivery-Signale
- 5 TTypische Zeit bis zum ersten Pull Request
- CVEchte Bilder, keine Sample-Ordner-Demo
- OCRDetection und Extraktion als Produktarbeit
- 2 Wo.Sprint-Kadenz mit Bildreview
Die Computer-Vision-Sitze, die wir wirklich staffen
„Computer Vision“ ist kein einzelner Job. Wir matchen die Produktoberfläche, die Sie brauchen, dieselben Stacks hinter iQuds Live-Seiten Computer Vision, ML Development und MLOps.
01 02 OCR und Dokumenten-Imaging
Extraktion aus Scans, Fotos und Formularen owned im Repo, kein One-Shot-Tesseract-Skript, das niemand nach dem Launch retrainen kann.
03 Imaging Intelligence in Healthcare und Enterprise
Visuelle Analytics im Workflow (Qualität, Privacy und Review), keine Demo, die nur auf einem GPU-Laptop läuft.
04 Serving und Eval über das Notebook hinaus
Inference, Latenz und Failure Cases als Produktarbeit owned, damit der nächste Kamerafeed nicht gegen die Weights vom letzten Quartal kämpft.
05 MLOps, mit denen der nächste Job leben kann
Datasets, Versioning und Monitoring als owned Arbeit, keine „wir productionizen es später“-Folie.
06 Wann ein GenAI-, gemischter AI / ML- oder Python-API-Sitz besser ist
Ein RAG-Chatbot, ein Training-NLP-Mix oder eine FastAPI-Flotte ohne Bilder will immer noch einen anderen Hire. Das sagen wir im Intro-Call statt einen Vision-only-Sitz zu erzwingen.
Tools, die sie am ersten Tag öffnen
Jede Kachel ist eine Live-iQud-Technologie- oder Serviceseite. Das Band darunter ist der Computer-Vision-Stack, den diese Ingenieure bereits shippen (OpenCV, YOLO, PyTorch, TensorFlow und die Serving-Tools drumherum), nicht LangChain, Chatbots oder der volle AI / ML-Katalog.
Vom Intro-Call zu einem gemergten PR
Ein Computer-Vision-Hire soll einen Detector, einen OCR-Pfad oder eine Eval auf Ihren Bildern shippen, nicht zwei Monate Onboarding-Theater, während der Sample-Ordner ein Gerücht bleibt.
1 Die Computer-Vision-Lücke kartieren
Detection vs OCR vs Imaging Analytics, Datenreife, Seniority, Overlap-Stunden, und wie „fertig in 30 Tagen“ auf echten Inputs aussieht.
2 Echte Ingenieure shortlisten
Wir matchen verfügbare CV-Spezialisten auf Ihr Briefing und teilen relevante Detection-, OCR- oder Imaging-Intelligence-Arbeit.
3 Sie interviewen
Treffen Sie den Menschen, der ins Standup kommt. Validieren Sie, wie er über einen Beleuchtungsfehler, einen False Positive und das letzte Modell spricht, das er wirklich über das Notebook hinaus owned hat.
4 Erster Sprint in Ihren Tools
Repo-Zugang, Bildpfade und erster Pull Request: typisch innerhalb einer Woche nach dem Go.
Starten Sie mit einem Sitz. Wachsen Sie, wenn der Backlog es sagt.
Die meisten Kunden betten zuerst einen Computer-Vision-Ingenieur ein. Ein Pair oder ein Surface-Split nur, wenn die Arbeit es wirklich braucht.
Ein eingebetteter Ingenieur
Ein CV-Spezialist kommt in Ihren Squad, nimmt Richtung vom Lead und arbeitet in Ihren Ritualen.
Am besten fürEine Detection- oder OCR-Lücke schließen ohne neuen Vendor-Prozess
Dedizierter Computer-Vision-Sitz
Ein stabiler Owner für den Detector, den OCR-Pfad oder die Imaging-Pipeline, mit Senior-Review im Sprint.
Am besten fürEin Produkt, das einen namentlichen Vision-Owner braucht
Begrenzte Computer-Vision-Initiative
Ein definierter Schnitt: ein erster Production-Detector, ein OCR-Extraktionspfad oder ein Imaging-Workflow mit Verträgen, die schon in Bewegung sind.
Am besten fürEin Meilenstein, auf den Sie zeigen können, keine offene Research-Bank
Computer-Vision-Hiring-Raten, schriftlich
Zwei Wege, einen Computer-Vision-Ingenieur zu staffen. Stündlich für Spikes und definierte Tickets. Ein dedizierter Monatssitz, wenn jemand jeden Tag in Ihrem Standup sein soll, zu einem niedrigeren Effektivsatz als die Uhr laufen zu lassen.
Stündlich einstellen
20 €/ Stunde
Flexible Computer-Vision-Kapazität für Feature-Spikes, Evals und begrenzte Tickets. Sie zahlen nur gearbeitete Stunden.
- Dieselben Computer-Vision-Ingenieure wie ein Monatssitz
- Am besten für Overflow, einen Detector-Fix oder eine einzelne Release
- Schnell starten, pausieren wenn der Spike vorbei ist
- Abgerechnet nach echten Stunden, kein Retainer
Bester Wert
Für einen Monat einstellen
1.840 €/ Monat
Ein namentlicher Computer-Vision-Ingenieur in Ihrem Sprint: etwa 160 Stunden dedizierte Imaging-Intelligence-Kapazität, mit Senior-Review in der Kadenz.
Ein voller Monat zu 20 € ist 3.200 €. Dieser Sitz ist 1.840 €.
- Namentlicher Ingenieur in Repo, Bildpfaden und Standup
- Detection-, OCR- oder Imaging-Arbeit im selben Engagement
- Monat für Monat. Keine Jahresbindung.
- Günstiger als dieselben Stunden zu 20 €
Raten für dedizierte Computer-Vision-Ingenieure (Detection, OCR, Imaging Intelligence, Production Serving). Seniority-Mix und Overlap werden im Intro-Call bestätigt. Wir quotieren keinen Stack, den wir nicht schon liefern.
Warum Produktteams Computer Vision hier staffen
Ein mittelmäßiger CV-Entwickler produziert ein Notebook, das auf seinem Sample-Ordner funktioniert. Diese Ingenieure produzieren ein Feature, das echte Kameras, echtes Licht und Ihr nächstes Release überlebt.
Produktarbeit, nicht „wer ein YOLO-Notebook ausführen kann“
Sie leben in False Positives, Beleuchtung, und warum der Miss der letzten Woche von einem Distribution Shift kam, der seinen eigenen Check hätte owned haben sollen.
Ihr Repo, Ihre Bilder, Ihre Stunden
GIFT-City-Overlap mit Europa und den USA. Bildreviews live, wenn Ihre Leads online sind.
Senior-Augen auf dem Sprint
Mid-Level-Tempo ohne unüberwachte Model-Schulden. Review ist Teil des Engagements, kein Extra-SKU.
Zehn Kunden pro Quartal, absichtlich
Wir drehen keine Bank. Die Kapazität ist begrenzt, damit der Ingenieur, den Sie interviewen, der im Standup ist.
Computer-Vision-Hiring-Fragen
Starten Sie mit einem. Die meisten Kunden betten einen Senior- oder Mid-Level-CV-Ingenieur ein und fügen ein Pair hinzu, wenn der Detection-, OCR- oder Imaging-Backlog es rechtfertigt.
Alle drei, wenn es Produktarbeit ist. Ein Detection-Sitz owned Boxes, Klassen und Schwellenwerte. Ein OCR-Sitz owned Extraktion aus Scans und Fotos. Ein Imaging-Sitz owned visuelle Analytics in Healthcare- oder Enterprise-Workflows. Wir shortlisten nur Ingenieure auf Stacks, die wir schon liefern.
Das ist ein GenAI-Hire, ein AI / ML-Hire oder ein Python-Hire, nicht dieser Vision-Sitz. Sagen Sie es im Intro-Call. Wir zwingen kein Detector-Profil auf ein RAG- oder API-only-Briefing.
Nachdem wir die Rolle kartiert haben und Sie den Hire freigeben, landen erste Pull Requests typisch innerhalb einer Woche: schneller, wenn Repo, Bildpfade und Serving-Umgebung bereit sind.
Ja. GitHub, Jira, Ihre CI, Ihre Standups. Wir erfinden keinen parallelen Prozess, außer Sie fragen danach.
Stündlich (20 €) ist für Spikes und definierte Tickets. Sie zahlen nur gearbeitete Stunden. Der Monatssitz (1.840 €) ist ein namentlicher Computer-Vision-Ingenieur in Ihrem Sprint, etwa 160 Stunden dedizierte Kapazität. Derselbe Monat stündlich abgerechnet wäre 3.200 €. Seniority und Overlap werden im Intro-Call bestätigt.
Geben Sie dem Produkt einen Computer-Vision-Ingenieur, der über das Notebook hinaus shippen kann
Sagen Sie uns Detection vs OCR vs Imaging, und das Erste, das Sie auf echten Inputs laufen lassen wollen. Wir kommen mit einem namentlichen Profil, einem Startfenster und einem Zwei-Wochen-Plan zurück.