Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle KI-gestützte 3D-Rekonstruktionssysteme und arbeite an innovativen Projekten.
- Unternehmen: Arbrea Labs, ein ETH-Spin-off mit Fokus auf medizinische Ästhetik.
- Vorteile: Flexibles Arbeitsumfeld, wettbewerbsfähiges Gehalt und Zugang zu neuesten Technologien.
- Weitere Informationen: Wachse in einem dynamischen Team von Experten und erlebe spannende Team-Events.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der medizinischen Ästhetik mit bahnbrechenden KI-Produkten.
- Qualifikationen: MSc oder PhD in Informatik oder verwandtem Bereich, Erfahrung in Deep Learning.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Arbrea Labs ist ein ETH-Spin-off aus dem Computer Graphics Lab an der ETH Zürich. Wir sind ein Team von Spezialisten in Computergraphik, Computer Vision, physikalisch basierter Simulation und künstlicher Intelligenz, das hochmoderne KI-, AR- und 3D-Tools für medizinische Ästhetik und plastische Chirurgie entwickelt. Unsere Software ermöglicht es Chirurgen und ästhetischen Ärzten, einen Patienten mit einem iPad oder iPhone zu erfassen und in weniger als zwei Minuten einen digitalen menschlichen Avatar zu erstellen, um potenzielle Ergebnisse für Brust-, Gesichts- und Körperverfahren zu visualisieren – was die Kommunikation, das Vertrauen und die Patientenzufriedenheit verbessert.
Unsere Produkte, einschließlich der Arbrea Suite, Arbrea Breast, Arbrea Face, Arbrea Body und myArbrea, werden von führenden Kliniken weltweit genutzt, und unser neues Arbrea 3.0-Release bringt sie in einem nahtlosen Ökosystem zusammen. Unterstützt von Weltklasse-Talenten von der ETH Zürich und Disney Research sowie gefördert von Innosuisse und Venturelab, suchen wir nach Schlüsselpersonen mit starken technischen Fähigkeiten und einem echten Antrieb, sich in einer Start-up-Umgebung einzubringen.
Als Applied Research Engineer mit Schwerpunkt auf 3D-Rekonstruktion und Deep Learning bei Arbrea Labs werden Sie die Kern-Computer-Vision-Engines und neuronalen Pipelines entwickeln, die reale menschliche Körper in hochauflösende 3D-Digitalzwillinge erfassen, digitalisieren und transformieren. Ihre Arbeit befindet sich an der Schnittstelle zwischen Forschung und Produktion: Entwicklung fortschrittlicher 3D-Wahrnehmungsmodelle, iterativer Rekonstruktions-Workflows und generativer KI-Funktionen, die hyperrealistische, Echtzeit-Vorschauen chirurgischer und ästhetischer Ergebnisse direkt auf einem iPad oder iPhone ermöglichen.
Zu Ihren Aufgaben gehören:
- 3D-Wahrnehmung vorantreiben: Entwicklung und Optimierung von Deep-Learning-Architekturen für One-Shot-3D-Rekonstruktion, Multi-View-Segmentierung, Tiefenschätzung oder Pose-Tracking.
- Nächste Generation von Rekonstruktionssystemen aufbauen: Entwicklung robuster 3D-Rekonstruktions-Pipelines, die auf hochgenaue 3D-Generierung und progressive Formoptimierung abzielen.
- Generative 3D-KI erkunden: Forschung und Prototyping generativer Modelle für kontrollierbare 3D-Generierung, -Bearbeitung oder intelligente Inhaltsinpainting.
- Modellleistung verbessern: Optimierung der Skalierbarkeit und Inferenzgeschwindigkeit über mobile und Cloud-Plattformen.
- Zusammenarbeiten & Bereitstellen: Zusammenarbeit mit Software-Ingenieuren und Produktteams, um experimentelle R&D-Modelle in robuste, produktionsbereite Funktionen zu überführen.
- Technische Agilität kultivieren: Schnelles Lernen und Anpassung an verschiedene Säulen unseres 3D-KI-Stacks (Wahrnehmung, Rekonstruktion und Generierung), während sich Produktprioritäten und Forschungsrichtungen weiterentwickeln.
- Zur Innovation beitragen: Teilnahme an der Erstellung von Patenten und dem Design innovativer Produktmerkmale.
Voraussetzungen:
- MSc oder PhD in Informatik, künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen oder einem verwandten Bereich.
- Starke Software-Engineering-Grundlagen in Python und Deep-Learning-Frameworks (hauptsächlich PyTorch).
- Solides Verständnis der 3D-Computer-Vision (z.B. Multi-View-Geometrie, Kalibrierung), praktische Erfahrung im Training tiefer neuronaler Netzwerke (z.B. CNNs, Transformer, generative Modelle) und praktische Erfahrung im Umgang mit 3D-Datenrepräsentationen (z.B. Meshes, Punktwolken, implizite Oberflächen).
- Erfahrung in der Bereitstellung von KI-Modellen in Produktionsumgebungen.
- Exzellente Kommunikationsfähigkeiten in Englisch.
- Bereitschaft, Verantwortung zu übernehmen und Teil eines schnell wachsenden Unternehmens zu sein.
Wünschenswert:
- Hintergrund in medizinischer Bildgebung, Gesundheits-KI oder digitaler menschlicher Modellierung.
- Vertrautheit mit neuronaler Grafik und Rendering-Techniken (z.B. Gaussian Splatting, NeRFs).
- Erfahrung in der Optimierung von Modellen für die Echtzeitinferenz und deren Bereitstellung in ressourcenbeschränkten Umgebungen (z.B. mobile Geräte, Edge-Computing oder Web) unter Verwendung von Tools wie CoreML, TFLite, ONNX oder TensorRT.
- Veröffentlichungen in führenden KI-Konferenzen oder -Zeitschriften.
- Erfahrung mit MLOps und Cloud-Infrastruktur.
Was wir bieten:
- Die Möglichkeit, an bahnbrechenden KI-Produkten zu arbeiten, die weltweit eingesetzt werden.
- Flexibles und innovationsgetriebenes Arbeitsumfeld.
- Internationales Team hochqualifizierter angewandter Forscher und Ingenieure.
- Zugang zu modernsten Technologien und angewandten Forschungsprojekten.
- Wettbewerbsfähiges Gehalt und Leistungspaket.
Applied Research Engineer - 3D Reconstruction & Deep Learning Arbeitgeber: Arbrea Labs
Arbrea Labs ist ein hervorragender Arbeitgeber, der Ihnen die Möglichkeit bietet, an bahnbrechenden KI-Produkten zu arbeiten, die weltweit eingesetzt werden. Mit einem flexiblen Arbeitsumfeld, einem internationalen und hochqualifizierten Team sowie einem wettbewerbsfähigen Gehaltspaket fördern wir eine Kultur des Wachstums und der Zusammenarbeit, in der Sie Ihre Fähigkeiten weiterentwickeln und einen echten Einfluss auf die medizinische Ästhetik ausüben können.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Applied Research Engineer - 3D Reconstruction & Deep Learning erhalten könnten
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Arbrea Labs zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Applied Research Engineer - 3D Reconstruction & Deep Learning mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Applied Research Engineer - 3D Reconstruction & Deep Learning bei Arbrea Labs gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Arbrea Labs vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Arbrea Labs entscheidend sein!
