Ingénieur en vision par ordinateur

À propos de nous :

Daedalean est une startup basée à Zurich, fondée par des ingénieurs expérimentés qui souhaitent révolutionner complètement le voyage aérien dans la prochaine décennie. Nous combinons la vision par ordinateur, l'apprentissage profond et la robotique pour développer une autonomie complète de "niveau 5" pour les véhicules volants.

Votre rôle :

Améliorer les algorithmes et modèles de la gamme de produits existante de Daedalean afin de les rendre plus précis et fiables, ainsi que développer et implémenter de nouveaux algorithmes, étendant la portée fonctionnelle des systèmes et les rendant utilisables dans un plus large éventail d'applications et d'environnements.

• Développer et implémenter des algorithmes de vision par ordinateur et des modèles d'apprentissage profond pour la localisation et la cartographie, la détection et le suivi d'objets, la classification, le traitement général d'images et les fonctions associées - ainsi qu'analyser, étendre et améliorer la base de code et les modèles existants.
• Collaborer avec d'autres équipes d'ingénierie (comme les tests en vol, le matériel, la fusion de capteurs) pour intégrer des solutions de vision par ordinateur dans des prototypes et produits.
• Tester et évaluer la performance, la robustesse et la fiabilité des systèmes de vision par ordinateur dans des conditions diverses, afin d'assurer précision, fiabilité et efficacité. Cela peut impliquer des environnements simulés et réels.

• Excellentes compétences en programmation en C++; une expérience avec Rust est un plus.
• Expérience avec les systèmes de vision par ordinateur, idéalement incluant à la fois des techniques classiques et des méthodes d'apprentissage profond.
• Expérience pratique avec des outils comme OpenCV, PyTorch, TensorFlow.
• Master ou doctorat en vision par ordinateur, informatique, robotique, génie électrique ou dans un domaine technique connexe.

• Une équipe d'ingénieurs et de chercheurs expérimentés, issus des entreprises et institutions les plus reconnues.
• Des problèmes difficiles et intéressants à résoudre. 
• Un cadre de travail hybride.
• Abonnement à une salle de sport.