presencial. * Nivel de inglés técnico alto. En Grupo Oesía estamos creciendo Nos gustaría contar contigo para nuestra siguiente oferta de empleo: Estamos buscandoa un/a Ingeniero/a de computer vision y sistemas EO/IR para incorporarse en un importante proyecto ubicado en Torrejón de Ardoz (Madrid) en modalidad de trabajo presencial. ¿Qué buscamos? * Un/a Ingeniero/a de computer vision, con experiencia entre 4-10 años. * Disponibilidad para incorporarse a un proyecto estable en Torrejón de Ardoz (Madrid). * Titulación de grado o máster en ingeniería. * Modalidad de en oficina. * Jornada completa, con entrada flexible y jornada intensiva todos los viernes y durante los meses de verano. Requisitos mínimos: * Experiencia profesional entre 6-10 años en desarrollo de algoritmos de Computer Vision y procesamiento digital de imagen y sistemas de sistemas tracking, en el sector defensa o aeroespacial. * Titulación de grado o máster en Ingeniería informática, industrial, aeroespacial, de telecomunicaciones, o similares.



* Experiencia en programación con Python y librerías/frameworks como OpenCV, TensorFlow y/o PyTorch. * Nivel de inglés técnico alto. * Se valorará positivamente: experiencia en sistemas EO/IR, conocimientos en análisis y procesamiento de imágenes térmicas e infrarrojas, conocimientos en óptica, fotónica o tecnologías de observación avanzadas y experiencia en modelado y simulación de sensores electro-ópticos. ¿Cuáles serán tus funciones? * Diseñar y desarrollar algoritmos de visión artificial para detección, reconocimiento, clasificación y seguimiento automático de objetivos aéreos, terrestres y marítimos. * Participar en proyectos de I+D relacionados con sistemas EO/IR aplicados al ámbito de la defensa. * Desarrollar soluciones basadas en Machine Learning y Deep Learning para el procesamiento y análisis de imágenes y vídeo visibles e infrarrojos. * Implementar y optimizar algoritmos de procesamiento de imagen utilizando Python, OpenCV, TensorFlow y PyT

📌 Ingeniero/a Computer Vision (Madrid)
🏢 Oesia
📍 Madrid