Machine Learning Scientist

Diese Position ist in Vollzeit in Zürich angesiedelt. Wir bauen die Zukunft der digitalen Zahnmedizin. Align Technology hat die Kieferorthopädie und restaurative Zahnmedizin durch Invisalign, den iTero intraoralen Scanner und exocad CAD/CAM-Produkte, die von Klinikern in über 100 Ländern verwendet werden, revolutioniert, unterstützt durch Daten von mehr als 20 Millionen Patienten. Unser Advanced Technology Development (ATD) Team in der Schweiz ist der Ort, an dem bahnbrechende Ideen zu realen Produkten werden.

Als ML-Wissenschaftler werden Sie fortschrittliche Methoden im Bereich der 3D-Geometrieverarbeitung, Computergrafik, Computer Vision und modernes maschinelles Lernen entwickeln und erkunden, um grundlegend neue und ungelöste Herausforderungen zu bewältigen. Sie werden neue Wege erfinden, um zahnmedizinische Ergebnisse zu simulieren, zu visualisieren und vorherzusagen, indem Sie rohe 3D-Scans und klinische Bilder in intelligente, patientenspezifische Erfahrungen umwandeln. Dies ist angewandte Forschung mit direktem Produktimpact: Ihre Prototypen werden zu den Funktionen, auf die Millionen von Patienten angewiesen sind.

Das Advanced Technology Development-Team fungiert als angewandtes Forschungs-Labor von Align. Wir sind eine kleine, hochwirksame Gruppe von Wissenschaftlern und Ingenieuren, die 12-18 Monate vor dem Produktfahrplan arbeiten. Sie werden täglich mit Klinikern, Produktmanagern und Ingenieurteams in unseren globalen Büros zusammenarbeiten. Wir schätzen intellektuelle Ehrlichkeit, schnelle Experimente und die Bereitstellung von Forschung, die die Ergebnisse für Patienten verändert.

Wenn Sie ein Absolvent mit Ambitionen, Neugier, etwas relevanter Forschungserfahrung und dem Wunsch sind, einen bedeutenden Einfluss zu haben, würden wir uns freuen, von Ihnen zu hören, auch wenn Sie nicht alle Anforderungen dieser Stellenbeschreibung erfüllen.

Hauptverantwortlichkeiten

• Entwicklung und Verbesserung von Modellen des maschinellen Lernens als Teil des exocad AI Design-Produkts. Dazu gehören hauptsächlich Modelle zur Analyse und Segmentierung von 3D-intraoralen Scans sowie Modelle zur Generierung von 3D-Zähnen. Dies umfasst:
• Aufbau von Datenakquisitions-, Vor- und Nachbearbeitungs-Pipelines.
• Anpassung, Implementierung und Schulung von 3D-geometrischen Modellen des maschinellen Lernens.
• Arbeiten an numerischer Optimierung und klassischen 3D-Geometrieverarbeitungsalgorithmen zur Ergänzung der ML-Modelle.
• Enger Austausch mit unseren Zahnärzten und Zahntechnikern, um Fachwissen in die Algorithmen einzubringen.
• Optimierung der Testzeit-ML-Pipelines hinsichtlich Geschwindigkeit und Speicherverbrauch.
• Aufbau von Prozessen zur Validierung der Leistung und Robustheit der Testzeit-ML-Pipelines.

Fähigkeiten, Wissen und Expertise

• Master-Abschluss in Informatik oder ähnlicher Ausbildung.
• 3+ Jahre relevante Erfahrung.
• Einige Branchenerfahrungen / Praktika sind von großem Vorteil.
• Solide Kenntnisse in linearer Algebra, analytischer Geometrie, Wahrscheinlichkeit und Optimierung.
• Ein starkes Interesse an 3D-Geometrieverarbeitung / Computergrafik / Computer Vision / maschinellem Lernen.
• Erfahrung in Python und einige Kenntnisse der folgenden Bibliotheken:
• PyTorch
• 3D-Geometrieverarbeitungsbibliotheken wie trimesh, pymeshlab, open3d, libigl
• Standard-Datenverarbeitungsbibliotheken wie numpy, opencv, scikit, scipy
• Einige Kenntnisse in CI/CD, DevOps, MLOps, Unit Tests.
• Erfahrung mit 3D/geometrischen Architekturen des maschinellen Lernens.
• Kenntnisse über die gängigsten neuronalen Netzwerkarchitekturen wie AE, VAE, MLP, CNN, Transformer, GAN, Diffusionsmodell.
• Die Fähigkeit, an innovativen Forschungsprojekten zu arbeiten, während man eine produktorientierte Denkweise hat.