Leitender Maschinenlern-Ingenieur
Zürich
Auf einen Blick
- Veröffentlicht:03 Februar 2025
- Pensum:100%
- Vertragsart:Festanstellung
- Arbeitsort:Zürich
Job-Zusammenfassung
Daedalean ist ein innovatives Startup aus Zürich, das die Luftfahrt revolutioniert. Hier hast du die Chance, in einem dynamischen Team an fortschrittlicher Technologie zu arbeiten.
Aufgaben
- Technische Leitung des Machine Learning Engineering-Teams.
- Entwicklung und Verifizierung des Visual Traffic Detection Systems.
- Überwachung der ML-Zertifizierungsstrategie und Infrastruktur.
Fähigkeiten
- Master- oder PhD-Abschluss in einem technischen Bereich erforderlich.
- Hervorragende Programmierkenntnisse in C++ und/oder Rust.
- 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:
Technische Anleitung des Maschinenlern-Engineering-Teams und Unterstützung beim Aufbau der ersten zertifizierten KI-Avionik.
\n- Aktive Mitwirkung an der Anwendungsentwicklung und -verifizierung unseres Flaggschiff-Systems zur visuellen Verkehrserkennung.
- Überwachung unserer Zertifizierungsstrategie für Maschinenlernen.
- Pflege und Ausbau unserer Datenverarbeitungs- und ML-Trainingsinfrastruktur.
- Überwachung eines großen Codebestands mit Rust, Python und C++.
- Bereitschaft, jede Aufgabe zu übernehmen, die für jemand anderen zu dringend, komplex und/oder langweilig ist.
- Fähigkeit, das Beste aus relativ begrenzten Ressourcen (Personal, Infrastruktur) herauszuholen.
- Ausgezeichnete Programmierkenntnisse in C++ und/oder Rust.
- Master- oder Doktortitel in Informatik, Physik, Mathematik oder einem verwandten technischen Bereich.
- Praktische Erfahrung im Deep Learning für Computer Vision in der Industrie, idealerweise die gesamte Bandbreite von der Modellarchitektur bis zum Design und der Implementierung von Evaluierungspipelines abdeckend.
- Nachgewiesene Forschungskompetenzen in industriellen und/oder akademischen Umgebungen, einschließlich der Fähigkeit, an schwierigen Problemen über längere Zeiträume zu arbeiten.
- Nachgewiesene Erfahrung in der Leitung von Projekten mit engen Fristen.
- Große Kommunikationsfähigkeiten.
- Ein Team von erfahrenen Ingenieuren und Forschern, die von den renommiertesten 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.