Rolex Praktikant(in) Computer Vision
- Abteilung
- IT & Technologiesysteme
- Branche
- Feine Uhren & Uhrmacherkunst
- Veröffentlicht
- 29. Sept. 2026
Über Rolex
Rolex gilt als Maßstab schweizerischer Uhrmacherkunst und ist für Präzision, zeitloses Design und kompromisslose Handwerkskunst bekannt. Als Arbeitgeber bietet die Maison eine Kultur, die von Meisterschaft, Diskretion und langfristigem Engagement geprägt ist und in der Ingenieure, Kunsthandwerker, Designer und Spezialisten aus den Unternehmensfunktionen zu Produkten beitragen, die Generationen überdauern sollen. Ihr in Genf verwurzeltes Erbe verbindet sich mit einer globalen Perspektive, strengen Standards und bedeutenden Investitionen in Ausbildung, Innovation und verantwortungsbewusste Exzellenz. Mitarbeitende werden Teil einer Institution, die technische Tiefe, kooperative Disziplin und größte Sorgfalt im Detail schätzt und die Möglichkeit bietet, sich innerhalb einer der angesehensten Luxusmarken der Welt weiterzuentwickeln.
Rolex sucht einen Computer-Vision-Praktikanten in Genf für die Entwicklung von Bildverarbeitungs- und Deep-Learning-Lösungen. Master-Student in Data Science oder gleichwertig erforderlich.
Aufgaben und Verantwortung
- Mitwirkung bei der Erfassung, Qualifizierung und Annotierung von Bildern für Trainingsdatensätze
- Messung der Leistung entwickelter Computer-Vision-Lösungen und Dokumentation der Ergebnisse
- Untersuchung und Entwicklung von Bildausrichtungsmethoden
- Verbesserung der in visuellen Erkennungs-Pipelines eingesetzten Segmentierungsmethoden
- Beitrag zur Implementierung einer einheitlichen Datenvorbereitung und eines Validierungsprozesses im Einklang mit modernsten Computer-Vision-Praktiken
Qualifikationen
- Derzeit in einem Master-Programm in Data Science, Computer Science, Robotik oder einem gleichwertigen Bereich immatrikuliert
- Fundiertes Wissen in Bildverarbeitung und Computer Vision, einschließlich Erkennungs-, Segmentierungs- und Klassifizierungsmethoden
- Programmierkompetenz in Python und Datenwissenschafts-Bibliotheken; frühere Erfahrung mit PyTorch oder TensorFlow ist sehr wünschenswert
- Verständnis für Datenvorbereitung, Modelltraining und Validierungs-Workflows
- Fähigkeit, Leistungskennzahlen festzulegen, Experimente durchzuführen und Ergebnisse rigoros zu analysieren
- Wissenschaftliche Neugier und Interesse an industriellen Anwendungen von Computer Vision
- Genauigkeit, Eigenständigkeit und proaktive Problemlösungsfähigkeit
- Starke Zwischenmenschliche Fähigkeiten und kollaborative Ausrichtung
Kompetenzen
Erfahrung
Derzeit im letzten Jahr eines Master-Programms in einem verwandten Bereich mit grundlegenden Kenntnissen in Computer Vision und Deep-Learning-Frameworks.
Ausbildung
Master-Abschluss in Bearbeitung in Data Science, Computer Science, Robotik oder gleichwertigem Bereich.
Arbeitsumfeld
Diese Position hat ihren Sitz in Genf, Genf, Schweiz.
Unternehmenskultur
Rolex fördert eine Arbeitsplatzkultur, die von Präzision, Exzellenz und einem tiefen Respekt vor handwerklichem Können geprägt ist. Als Arbeitgeber bietet das Unternehmen ein diszipliniertes und zugleich kooperatives Umfeld, in dem langfristiges Denken, kontinuierliche Verbesserung und Liebe zum Detail jeden Aspekt der Arbeit leiten.
Über Cerulean
Cerulean ist das maßgebliche Karriereportal für die weltweite Luxusbranche. Wir bringen außergewöhnliche Fachkräfte mit exklusiven Chancen bei den prestigeträchtigsten Marken der Welt zusammen. Von der Haute Couture und der feinen Uhrmacherkunst über Prestige Beauty und Hotellerie bis zum Boutique-Retail bündelt Cerulean die Stellenangebote des Luxus, damit Sie die Karriere finden, für die Sie bestimmt sind.
Häufige Fragen
Die Luxusbranche zeichnet sich durch eine vielfältige und nuancierte Nomenklatur aus. Renommierte Häuser pflegen häufig ihre eigene Terminologie, und selbst innerhalb eines einzelnen Unternehmens wie Rolex können die Bezeichnungen von Markt zu Markt variieren, um lokalen Gepflogenheiten zu entsprechen. Um vollständige Klarheit zu schaffen, vergibt Cerulean für jede Anzeige einen standardisierten, branchenüblichen Referenztitel. Diese Position ist gleichwohl funktional gleichbedeutend mit «Data Science Intern», «Computer Vision Development Intern», «Image Processing Intern», «Machine Learning Intern» und weiteren Varianten. Unsere ausgefeilte Suchtechnologie berücksichtigt diese Varianten, sodass Anfragen mit verwandten Begriffen zuverlässig genau die Positionen liefern, die Sie suchen.