Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere Machine Learning Modelle für Robotik und Steuerungssysteme.
- Unternehmen: Cyberwave, ein innovatives Unternehmen im Bereich KI und Robotik.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Aktienoptionen und flexible Arbeitszeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team in Zürich, Rom und Mailand mit großartigen Wachstumschancen.
- Warum dieser Job: Arbeite an bahnbrechenden Technologien mit echtem Einfluss auf die Zukunft der Robotik.
- Qualifikationen: Abschluss in Informatik oder verwandten Bereichen und 3+ Jahre Erfahrung in ML.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 90000 - 110000 CHF pro Jahr.
Entwickeln und implementieren Sie Machine Learning-Modelle mit einem Fokus auf Deep Learning, Reinforcement Learning und Simulation-to-Reality (sim2real) Transfer für reale Robotik- und Kontrollsysteme. Cyberwave's Vision ist es, das volle Potenzial intelligenter Maschinen freizusetzen, indem Robotik so zugänglich, skalierbar und programmierbar gemacht wird wie Cloud-Software. Unsere Mission ist es, diese Zukunft durch eine KI-gesteuerte Robotik-Plattform zu beschleunigen, die die Hardware-Komplexität abstrahiert und Entwicklern ermöglicht, Robotikanwendungen mit hochgradig intuitiven Befehlen zu erstellen, bereitzustellen und zu skalieren.
Wir suchen einen hochqualifizierten und motivierten Machine Learning Engineer, der unserem KI-Team beitritt. Diese Rolle umfasst die Entwicklung und Implementierung von Machine Learning-Modellen mit einem Fokus auf:
- Deep Learning
- Reinforcement Learning
- Simulation-to-Reality (sim2real) Transfer
Sie werden eng mit Software-, Robotik- und Hardware-Teams zusammenarbeiten, um intelligente Systeme zu entwickeln, die in Simulation lernen und in der realen Welt funktionieren.
Anforderungen:
- Abschluss in Informatik, Robotik, KI oder einem verwandten Bereich (BSc/MSc/PhD) mit einer soliden Grundlage in angewandter Mathematik, Regelungstheorie oder computergestütztem Modellieren.
- 3+ Jahre praktische Erfahrung in der Entwicklung und Implementierung von Machine Learning- und Deep Learning-Modellen mit Frameworks wie PyTorch, TensorFlow oder JAX.
- Nachgewiesene Expertise im Reinforcement Learning, einschließlich der Implementierung von Algorithmen wie PPO, SAC oder DDPG in simulierten und realen Umgebungen.
- Tiefe Kenntnisse in sim-to-real Techniken, einschließlich Domain-Randomisierung, Domänenanpassung, Transferlernen und Robustheit von Politiken über verschiedene Umgebungen.
- Praktische Erfahrung mit physikbasierten Simulatoren (z.B. MuJoCo, Isaac Sim, PyBullet) und praktische Arbeit mit Robotikhardware oder eingebetteten Plattformen.
- Fließend in Python mit starken Software-Engineering-Praktiken; Kenntnisse in C++ sind für leistungskritische Systeme unerlässlich.
- Starkes Verständnis von datengestütztem Modellieren, Systemidentifikation, Regelungsstrategien und Optimierungsmethoden, die für robotisches Lernen und Bereitstellung relevant sind.
Verantwortlichkeiten:
- Entwicklung von Deep Learning- und Reinforcement Learning-Politiken für Wahrnehmung, Kontrolle und Entscheidungsfindung.
- Entwurf und Optimierung modernster ML/DL-Modelle für reale Robotik.
- Entwicklung fortschrittlicher Reinforcement Learning-Agenten in simulierten Umgebungen.
- Leitung von sim2real Transferbemühungen.
- Bereitstellung von End-to-End ML-Pipelines, die mit Robotik oder eingebetteten Systemen integriert sind.
- Zusammenarbeit über Disziplinen hinweg.
- Förderung schneller Experimente und kontinuierliche Verfeinerung von Modellen für optimale reale Leistung.
- Aufbau robuster und skalierbarer ML-Infrastruktur.
Was wir bieten:
- Arbeiten an modernsten ML- und Robotik-Herausforderungen mit direktem Einfluss auf die reale Welt.
- Beitritt zu einem erstklassigen, interdisziplinären Team, das Innovation, Neugier und mutiges Denken schätzt.
- Wettbewerbsfähige Vergütung, einschließlich eines starken Gehaltspakets und bedeutender Aktienoptionen.
- Flexible Arbeitskultur mit Unterstützung für Remote-Arbeit und Autonomie über Ihren Zeitplan.
- Zugang zu modernsten Simulationsumgebungen und Robotersystemen.
Machine Learning Engineer - Senior Arbeitgeber: cyberwave digital agency
Cyberwave ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und kollaborative Arbeitsumgebung in Zürich bietet. Mit einem Fokus auf innovative Technologien im Bereich Maschinenlernen und Robotik ermöglicht das Unternehmen seinen Mitarbeitern, an bahnbrechenden Projekten zu arbeiten, die einen direkten Einfluss auf die Gesellschaft haben. Die flexible Arbeitskultur fördert Autonomie und unterstützt die persönliche und berufliche Weiterentwicklung, während ein wettbewerbsfähiges Gehalt und bedeutende Beteiligungsoptionen zusätzliche Anreize bieten.
