Computational Design/3D Vision Engineer

Konzeption, Implementierung und wissenschaftliche Validierung der KI-Kerninnovationen Forschung an kontrollierbaren, regions- und materialbasierten Generationsmethoden als Alleinstellungsmerkmal der Plattform. Durchführung systematischer zielführender Experimente, Benchmarking und qualitativer sowie quantitativer Evaluierungen zur Entwicklung eines MVP Enge Zusammenarbeit mit AI/ML Researcher zur Überführung von Forschungsergebnissen in produktionsreife KI-Systeme. Positionierung als wissenschaftliches Herzstück innerhalb des Kernteams. Erfahrung in 3D/BIM-Geometrieverarbeitung, Rendertechnologien im Umgang mit Material- und Texturmaps (PBR). Mission: Du bist Spezialist für die Bereitstellung präziser Geometrie- und Materialdaten für die KI, um die Verwertbarkeit der Forschungsergebnisse in 3D-Anwendungen sicherzustellen. Aufgaben Entwicklung und Implementierung von Datenpipelines zur Aufbereitung, Strukturierung und Qualitätssicherung von 2D-, 3D- und BIM-Daten (Bilder, Renderings, Meshes, Punktwolken, IFC u. a.) als Grundlage für KI-Training und -Evaluation. Übersetzung architektonischer Geometrie-, Material- und Szeneninformationen in maschinenlesbare Repräsentationen (z. B. Segmente, Masken, Material-IDs, Tiefen- und Normalmaps) zur Nutzung in generativen und analytischen KI-Modellen. Implementierung computer-vision-basierter Verfahren zur Szenenanalyse, Segmentierung, Material- und Struktur­erkennung sowie zur Verknüpfung von 2D-Bilddaten mit 3D- und BIM-Geometrien. Entwicklung und Pflege von Schnittstellen zwischen 3D-/BIM-Systemen und KI-Trainings- bzw. Inferenzpipelines in enger Abstimmung mit dem AI Researcher. Unterstützung des AI Research bei der Definition kontrollierbarer Generationsparameter (z. B. Regionen, Materialien, Strukturen) durch geeignete geometrische und visuelle Repräsentationen. Sicherstellung der Konsistenz, Skalierbarkeit und Wiederverwendbarkeit von Daten- und Feature-Repräsentationen über Trainings-, Evaluations- und Produktionsumgebungen hinweg. Durchführung technischer Validierungen und Plausibilitätsprüfungen von KI-Eingabe- und -Ausgabedaten im Hinblick auf geometrische Korrektheit, Materialtreue und BIM-Kompatibilität. Mitwirkung an der Überführung von Forschungsergebnissen in produktionsnahe 3D-, BIM- und Visualisierungsanwendungen in Zusammenarbeit mit Produkt-, Frontend- und Backend-Teams. Dokumentation von Datenstrukturen, Pipelines und Schnittstellen zur Unterstützung von Reproduzierbarkeit, Wartbarkeit und Wissenstransfer im Team. Technische Mitarbeit an Forschungs- und Förderprojekten (z. B. FFplus, ZIM, EU-Programme), insbesondere bei der Beschreibung, Umsetzung und Evaluation daten- und systemnaher Arbeitspakete. Beobachtung relevanter Entwicklungen in Computer Vision, 3D Vision und BIM-Technologien und Ableitung praxisrelevanter Impulse für die KI-Forschung und Produktentwicklung. Qualifikation Abgeschlossenes Studium in Computational Design, Computer Vision, Computergrafik, Architektur mit starkem digitalen Schwerpunkt oder einem vergleichbaren technisch-wissenschaftlichen Fachgebiet. Fundierte Kenntnisse in der Verarbeitung, Strukturierung und Analyse von 3D-Geometrie- und Materialdaten sowie in der Entwicklung entsprechender Datenpipelines. Erfahrung mit regions-, material- und geometriebasierten Repräsentationen für visuelle Analyse-, Visualisierungs- oder generative KI-Verfahren. Praxis im Umgang mit 3D-, BIM- und Visualisierungsumgebungen sowie mit gängigen Datenformaten und Schnittstellen (z. B. Meshes, Punktwolken, PBR-Materialien, IFC o. ä.). Verständnis für die Überführung von Forschungsergebnissen in produktionsnahe, skalierbare Software- und KI-Systeme. Erfahrung in der interdisziplinären Zusammenarbeit mit Forschung, Produktentwicklung und Engineering-Teams. Fähigkeit zur technischen Dokumentation sowie zur Sicherstellung von Qualität, Nachvollziehbarkeit und Reproduzierbarkeit von Entwicklungs- und Forschungsergebnissen. Idealerweise Erfahrung oder Interesse an der Mitarbeit in öffentlich geförderten Forschungs- und Entwicklungsprojekten (z. B. FFplus, ZIM). Analytische, strukturierte Arbeitsweise sowie hohes Verantwortungsbewusstsein für technische und wissenschaftliche Qualität. Benefits Eine durch Fördergelder gesicherte und langfristige Beschäftigungsperspektive. Direkte Einflussnahme auf ein zukunftsweisendes Deep-Tech-Forschungsprojekt. Anteilsaneignung (Equity): Die Zuteilung von Unternehmensanteilen ist verhandelbar und Teil des Kompensationspakets. Chance auf CTO-Rolle Wettbewerbsfähige Vergütung (verhandelbar). Büroräumlichkeiten in Köln Start ist voraussichtlich September 2026 sobald die Fördergelder zur Verfügung gestellt sind. Bewerbung bis spätestens zum 20. Januar 2026 Gründer: Han Cheol Yi