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 https://www.linkedin.com/in/h-yi/