Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere Deep Learning Modelle für autonome Drohnen.
- Unternehmen: Skydio, führendes Unternehmen für autonome Flugtechnologie.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitszeiten und spannende Projekte.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit großartigen Wachstumschancen.
- Warum dieser Job: Arbeite an innovativen Lösungen mit realen Anwendungen in der Drohnentechnologie.
- Qualifikationen: M.S. oder Ph.D. in Informatik oder verwandten Bereichen, Erfahrung mit Deep Learning.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 67500 - 82500 CHF pro Jahr.
Skydio ist das führende US-Drohnenunternehmen und der Weltmarktführer im Bereich autonomes Fliegen, die Schlüsseltechnologie für die Zukunft von Drohnen und Luftmobilität. Das Skydio-Team kombiniert tiefgehende Expertise in künstlicher Intelligenz, erstklassiger Hardware- und Softwareentwicklung, operativer Exzellenz und Kundenorientierung, um ein breiteres, vielfältigeres Publikum von Drohnennutzern zu befähigen, von Versorgungsinspektoren bis hin zu Ersthelfern und Soldaten in Kampfszenarien.
Über die Rolle
Das Lernen eines semantischen und geometrischen Verständnisses der Welt aus visuellen Daten ist der Kern unseres Autonomiesystems. Wir erweitern die Grenzen dessen, was mit Echtzeit-Deep-Networks möglich ist, um den Fortschritt bei intelligenten Luftrobotern zu beschleunigen, die autonom in unbekannten Umgebungen navigieren und den Nutzern einen operativen Mehrwert bieten können. Wenn Sie sich für reale Anwendungen des Deep Learning und die Lösung schwieriger Probleme in der Computer Vision und Autonomie begeistern, würden wir uns freuen, von Ihnen zu hören.
Als Deep Learning Engineer sind Sie verantwortlich für das Training und die Bereitstellung optimierter Modelle für unsere Produkte zur Lösung herausfordernder Probleme wie optische Flussabschätzung, Stereo-Tiefenschätzung, Objekterkennung, Segmentierung und Verfolgung, visuelle Ortsanerkennung, Lokalisierung und Kartierung, Few-Shot-Lernen, Belegungsnetzwerke, automatisierte Routenplanung usw.
Wie Sie einen Einfluss haben werden
- Entwerfen, implementieren und bereitstellen von Computer Vision- und multimodalen Deep Learning-Modellen für Skydios Autonomiesystem
- Nutzung großer Mengen an realen Videos und anderen Sensordaten für Datenmining, Kuratierung, Kennzeichnung, Training und Evaluierung
- Nutzung großflächiger und vielfältiger synthetischer Daten zur Unterstützung von Deep Learning-Algorithmen
- Nutzung modernster Grundmodelle für Wissensdestillation und kennzeichnungs-effizientes Lernen
- Verfeinern und Optimieren von Modellen für niedrige Latenz auf eingebetteter Hardware
- Entwicklung von Evaluierungsbenchmarks und Metriken zur Quantifizierung der Leistung autonomer Systeme
- Allrounder sein und in allen Aspekten der Software helfen, wenn nötig
Was Sie zu einem guten Fit macht
- M.S. oder Ph.D. in Informatik, Elektrotechnik oder verwandtem Fachgebiet
- Nachgewiesene praktische Erfahrung im Entwerfen, Trainieren und Bereitstellen von Deep Learning-Modellen
- Fähigkeit, qualitativ hochwertigen, gut strukturierten Code (Python/PyTorch und vorzugsweise C++) zu liefern
- Nutzung modernster akademischer Arbeiten und Literatur für schnelle Iterationen
- Fähigkeit, in einem schnelllebigen, kollaborativen und hoch technischen Teamumfeld zu gedeihen
- Komfortabel im Navigieren und Liefern innerhalb eines komplexen Codesystems
Autonomy Engineer - Deep Learning Arbeitgeber: Skydio Inc.
Skydio ist ein hervorragender Arbeitgeber, der innovative Technologien im Bereich autonomer Flugzeuge vorantreibt und dabei eine dynamische und kollaborative Arbeitsumgebung bietet. Mit einem starken Fokus auf Mitarbeiterentwicklung und einer Kultur der Exzellenz haben die Angestellten Zugang zu bedeutenden Wachstumschancen und können an spannenden Projekten arbeiten, die reale Probleme mit Deep Learning und Computer Vision lösen. Zudem profitieren die Mitarbeiter von flexiblen Arbeitsmodellen und einer vielfältigen, unterstützenden Gemeinschaft, die Kreativität und Zusammenarbeit fördert.
