Wat doet een Computer Vision Engineer?

Een Computer Vision Engineer is een AI-specialist die systemen ontwikkelt waarmee computers informatie uit afbeeldingen en video's kunnen halen. Het vakgebied waarin je dit doet heet computer vision.

Een afbeelding bestaat voor een computer uit pixels en numerieke waarden. De computer weet vanuit zichzelf niet dat op een afbeelding bijvoorbeeld een auto, persoon of beschadigd product staat. Met computer vision en Machine Learning kun je een model trainen om zulke patronen te herkennen.

Stel dat een fabrikant duizenden producten per dag maakt en ieder product op beschadigingen wil controleren. Een Computer Vision Engineer kan een systeem ontwikkelen dat camerabeelden automatisch analyseert en mogelijke afwijkingen herkent. Een medewerker hoeft daardoor niet ieder product handmatig te controleren.

Je werkt daarbij vaak samen met Machine Learning Engineers, Data Scientists, AI Developers, Software Developers en andere specialisten.

Als Computer Vision Engineer ontwikkel, train en test je modellen die afbeeldingen of video's analyseren. Je werkzaamheden lopen uiteen van het voorbereiden van beelddata tot het integreren van een getraind model in een applicatie of ander systeem. Veelvoorkomende werkzaamheden van een Computer Vision Engineer zijn:

• Afbeeldingen en video's verzamelen en voorbereiden
• Beelddata opschonen en bewerken
• Trainingsdata labelen of het labelproces inrichten
• Computer vision-modellen ontwikkelen
• Machine Learning- en Deep Learning-modellen trainen
• Verschillende modellen en algoritmes testen
• Modelprestaties beoordelen en verbeteren
• Objecten, patronen of afwijkingen in beelden herkennen
• Modellen integreren in applicaties en systemen
• Prestaties van modellen monitoren
• Samenwerken met developers, data-specialisten en andere AI-professionals

Een Computer Vision Engineer kijkt daarbij niet alleen of een model iets kan herkennen. Ook de nauwkeurigheid is belangrijk. Stel dat een model wordt gebruikt om beschadigingen aan producten te detecteren. Dan wil je weten hoeveel beschadigingen het model correct vindt, maar ook hoe vaak een goed product onterecht als beschadigd wordt aangemerkt.

Je test daarom modellen met verschillende soorten beelden en omstandigheden. Denk aan verschillen in licht, camerahoek, resolutie en achtergrond.

Computer Vision Engineers gebruiken verschillende technieken om informatie uit afbeeldingen en video's te halen. Welke techniek je kiest, hangt af van wat een systeem moet herkennen of analyseren.

Bij image classification bepaalt een model bijvoorbeeld wat er op een volledige afbeelding staat. Zo kan een model foto's automatisch indelen in verschillende productcategorieën. Met object detection kan een model meerdere objecten binnen één afbeelding herkennen én aangeven waar deze zich bevinden. Image segmentation gaat nog een stap verder en bepaalt per onderdeel of pixel tot welk object of gebied deze behoort. Andere technieken worden gebruikt om beweging te volgen, tekst in afbeeldingen te herkennen of nieuwe beelden te genereren.

Als Computer Vision Engineer kun je naast eerdegenoemde ook nog werken met: Optical Character Recognition (OCR), image preprocessing, data augmentation, Convolutional Neural Networks (CNN's), vision transformers en Deep Learning. Welke aanpak het beste past, hangt af van het probleem. Voor een eenvoudige beeldclassificatie is bijvoorbeeld een andere oplossing nodig dan voor het realtime herkennen en volgen van meerdere objecten in videobeelden.

Een Computer Vision Engineer combineert programmeerkennis met kennis van Machine Learning, Deep Learning en beeldverwerking. Python is één van de meest gebruikte programmeertalen binnen computer vision. Afhankelijk van je functie en werkgever kun je daarnaast werken met technieken en tools zoals Machine Learning, Deep Learning, OpenCV, PyTorch, TensorFlow, computer vision-modellen, cloudplatforms, Git, API's, databases en Docker.

Ook kennis van wiskunde en statistiek komt goed van pas. Computer vision-modellen werken met grote hoeveelheden numerieke informatie en je moet kunnen begrijpen en beoordelen hoe goed een model presteert.

Verder zijn analytisch denken en probleemoplossend vermogen belangrijk. Slechte resultaten kunnen bijvoorbeeld worden veroorzaakt door het model, maar ook door onvoldoende trainingsdata, verkeerd gelabelde afbeeldingen of verschillen tussen de trainingsomgeving en de praktijk.

Een Computer Vision Engineer specialiseert zich in AI voor afbeeldingen en video's. Een Machine Learning Engineer richt zich breder op het ontwikkelen en toepassen van Machine Learning-modellen, terwijl een AI Developer complete toepassingen met Artificial Intelligence kan ontwikkelen.

Een Computer Vision Engineer kan bijvoorbeeld een model ontwikkelen dat beschadigingen op productfoto's herkent. Een Machine Learning Engineer kan naast beeldherkenning ook werken aan voorspellende modellen, aanbevelingssystemen of andere Machine Learning-toepassingen. Een AI Developer kan vervolgens een applicatie ontwikkelen waarin het computer vision-model wordt gebruikt. Denk aan software waarin een medewerker een foto uploadt en direct te zien krijgt of er een mogelijke beschadiging is gevonden.

In de praktijk overlappen deze functies regelmatig. Een Machine Learning Engineer kan zich specialiseren in computer vision en een AI Developer kan zelf computer vision-modellen ontwikkelen. Het belangrijkste verschil zit daarom in de focus: bij een Computer Vision Engineer staat het verwerken en analyseren van visuele informatie centraal.

Het salaris van een Computer Vision Engineer hangt af van je ervaring, technische kennis, verantwoordelijkheden en werkgever. Ook kennis van Machine Learning, Deep Learning, cloudtechnologie en specifieke computer vision-technieken kan invloed hebben op je salaris. Als indicatie kun je rekening houden met de volgende bruto maandsalarissen bij een fulltime dienstverband:

• Junior Computer Vision Engineer: ongeveer € 3.000 tot € 4.000 bruto per maand;
• Medior Computer Vision Engineer: ongeveer € 4.000 tot € 5.500 bruto per maand;
• Senior Computer Vision Engineer: ongeveer € 5.500 tot € 7.000+ bruto per maand.

Dit zijn indicaties. Het daadwerkelijke salaris kan hoger of lager uitvallen. De sector waarin je werkt, je verantwoordelijkheden en je technische specialisatie spelen hierbij een rol.

Start je als trainee bij Working Talent? Dan kun je via een IT-, Data- of AI-traineeship relevante technische kennis en praktijkervaring opdoen. Zodra je bij één van onze opdrachtgevers start, ontvang je minimaal € 3.400 per maand inclusief vakantiegeld.

Wil je Computer Vision Engineer worden? Dan is een technische basis in programmeren, Machine Learning en Artificial Intelligence een goed startpunt. Vervolgens kun je jezelf verder verdiepen in beeldverwerking, Deep Learning en computer vision-modellen. Opleidingen zoals Artificial Intelligence, Informatica, Data Science, Computer Science, Technische Informatica en andere technische hbo- en wo-opleidingen kunnen goed aansluiten op het beroep.

Bij Working Talent kun je als starter via een IT-, Data- of AI-traineeship praktijkervaring opdoen bij één van onze opdrachtgevers. Je combineert werken met een ontwikkelprogramma dat aansluit op jouw functie. Trainingen en certificeringen worden afgestemd op de kennis die je nodig hebt.

Heb je al werkervaring? Ook voor junior, medior en senior AI- en IT-professionals hebben we mogelijkheden bij onze opdrachtgevers. Zo kun je op verschillende momenten in je carrière de stap richting computer vision maken of jezelf binnen dit specialisme verder ontwikkelen.