Maschinenlern-Ingenieur
Zürich
Auf einen Blick
- Veröffentlicht:01 November 2024
- Pensum:100%
- Vertragsart:Festanstellung
- Arbeitsort:Zürich
Job-Zusammenfassung
Daedalean ist ein innovatives Startup aus Zürich, das die Luftfahrt revolutionieren möchte. Hier erwarten dich spannende Herausforderungen und ein dynamisches Arbeitsumfeld.
Aufgaben
- Entwicklung zertifizierbarer Machine Learning Modelle für die Luftfahrt.
- Optimierung der neuronalen Netzwerke unter verschiedenen Bedingungen.
- Nutzung von Transferlernen zur Verbesserung der Datensätze.
Fähigkeiten
- Master oder PhD in Informatik, Physik oder verwandten Bereichen.
- Ausgezeichnete Programmierkenntnisse in C++ oder Rust.
- Praktische Erfahrung in Deep Learning für Computer Vision.
Ist das hilfreich?
Über uns:
Daedalean ist ein in Zürich ansässiges Start-up, das von erfahrenen Ingenieuren gegründet wurde, die die Luftfahrt innerhalb des nächsten Jahrzehnts vollständig revolutionieren möchten. Wir kombinieren Computer Vision, Deep Learning und Robotik, um vollständige „Level-5“-Autonomie für fliegende Fahrzeuge zu entwickeln.
Ihre Rolle:
Anwendung der ersten zertifizierbaren Maschinenlernmodelle im Bereich der Computer Vision in einem völlig neuen Bereich - der Luftfahrt.
\n- Stellen Sie sicher, dass unsere neuronalen Netzwerke unter allen Bedingungen stark abschneiden, indem Sie an Daten, Modellgestaltung und Training arbeiten.
- Stellen Sie sicher, dass diese Leistung durch sorgfältige Gestaltung und Verifizierungsaktivitäten unter unserem ML-Zertifizierungsrahmen, der in Zusammenarbeit mit den Regulierungsbehörden entwickelt wurde, garantiert werden kann.
- Nutzen Sie Transferlernen, um die Menge an verfügbaren Trainings- und Evaluierungsdaten massiv zu erhöhen, insbesondere durch den Einsatz von Simulation.
- Ausgezeichnete Programmierkenntnisse in C++ oder Rust.
- Master- oder Doktortitel in Informatik, Physik, Mathematik oder einem verwandten technischen Bereich.
- Praktische Erfahrung im Deep Learning für Computer Vision, idealerweise die gesamte Palette von der Modellarchitektur bis zur Gestaltung und Implementierung von Evaluierungspipelines abdeckend.
- Nachgewiesene Forschungskompetenzen in industriellen und/oder akademischen Umgebungen, einschließlich der Fähigkeit, über längere Zeiträume an schwierigen Problemen zu arbeiten.
- Ein Team von erfahrenen Ingenieuren und Forschern, die von den bekanntesten Unternehmen und Institutionen zu uns gestoßen sind.
- Schwierige und interessante Probleme zu lösen.
- Hybrides Arbeitsumfeld.
- Budget für Lernen & Entwicklung: Besuchen Sie Konferenzen Ihrer Wahl.
- Mitgliedschaft im Fitnessstudio.