Research Engineer - Machine Learning for Video Compression

Qualcomm's Multimedia R&D and Standards Group sucht einen Kandidaten für die Position des Video Compression Research Engineer mit einem Fokus auf maschinelles Lernen für die Videokompression. Sie treten einem weltweit anerkannten Team von Experten für Videokompression bei, das Algorithmen, Hardwarearchitekturen und Systeme für modernste Anwendungen klassischer und maschineller Lernmethoden in der Videokompression, Videobearbeitung, Punktwolkenkodierung und -verarbeitung, AR/VR und Computer Vision entwickelt.

Der ideale Kandidat ist eine hochgradig selbstgesteuerte Person mit starken kreativen und analytischen Fähigkeiten sowie einer Leidenschaft für Technologien zur Videokompression und maschinelles Lernen. Ihre Arbeit wird die Entwicklung innovativer Anwendungen von neuronalen Netzwerken in der Videokompression umfassen, um moderne Video-Codecs zu verbessern. Diese Rolle bietet die Möglichkeit, bahnbrechende Fortschritte in der Videokompressionstechnologie zu leisten, während Sie mit einem Expertenteam in einer dynamischen und kollaborativen Umgebung zusammenarbeiten.

Wir ziehen Kandidaten mit unterschiedlichen Erfahrungsstufen in Betracht. Wir sind flexibel hinsichtlich des Standorts und offen für Einstellungen überall, mit bevorzugten Standorten in den USA, Deutschland und Taiwan.

• Beitrag zur Konzeption, Entwicklung, Implementierung und Optimierung neuer auf neuronalen Netzwerken basierender Algorithmen zur Verbesserung der Videokompression.
• Vertretung von Qualcomm in den relevanten Standardisierungsforen: JVET, MPEG Video und ITU-T/VCEG.
• Dokumentation und Präsentation neuer Algorithmen und Implementierungen in verschiedenen Formen, einschließlich Beiträgen zu Standards, Patentanmeldungen, Konferenzbeiträgen und Veröffentlichungen in Fachzeitschriften.

• Kenntnisse über auf neuronalen Netzwerken basierende Datenkompression sowie die Theorie, Algorithmen und Techniken, die in der Video- und Bildkodierung verwendet werden.
• Erfahrung mit Videokompressionsstandards wie VVC/H.266 oder HEVC/H.265 ist von großem Vorteil.
• Nachweisbare Erfolge in der Forschung, dokumentiert durch veröffentlichte Arbeiten auf führenden Konferenzen und/oder Patentanmeldungen im Bereich der Anwendungen von maschinellem Lernen in der Bild- oder Videokompression.
• Ausgezeichnete Programmierkenntnisse in Python und C/C++ sowie Kenntnisse eines maschinellen Lernrahmens wie PyTorch.
• Starke schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten in Englisch, gute Arbeitsmoral und die Fähigkeit, im Team zu arbeiten, um gemeinsame Ziele zu erreichen.
• PhD-Abschluss mit relevanter Berufserfahrung oder Veröffentlichungen in den Bereichen Videokompression, Video-/Bildverarbeitungsalgorithmen oder maschinelles Lernen.

• PhD oder Masterabschluss in Elektrotechnik, Informatik, Physik, Mathematik oder ähnlichen Bereichen.
• 1+ Jahre Erfahrung mit Programmiersprachen wie C, C++, MATLAB usw.
• Mindestens Bachelor-Abschluss in Ingenieurwesen, Informationssystemen, Informatik, Mathematik, Physik oder verwandten Bereichen und 4+ Jahre Erfahrung in Software Engineering, Hardware Engineering, Systems Engineering oder verwandter Berufserfahrung.
• ODER Master-Abschluss in Ingenieurwesen, Informationssystemen, Informatik, Mathematik, Physik oder verwandten Bereichen und 3+ Jahre Erfahrung in Software Engineering, Hardware Engineering, Systems Engineering oder verwandter Berufserfahrung.
• ODER PhD in Ingenieurwesen, Informationssystemen, Informatik, Mathematik, Physik oder verwandten Bereichen und 2+ Jahre Erfahrung in Software Engineering, Hardware Engineering, Systems Engineering oder verwandter Berufserfahrung.