Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere Deep Learning Modelle für computergestützte Fotografie.
- Unternehmen: Skydio, führendes Unternehmen für autonome Drohnen mit innovativer Kultur.
- Vorteile: Hybrid-Arbeitsmodell, spannende Projekte und die Möglichkeit, an der Zukunft der Luftmobilität zu arbeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit Fokus auf Vielfalt und Innovation.
- Warum dieser Job: Arbeite an realen Anwendungen von Deep Learning und löse komplexe Probleme in der Bildverarbeitung.
- Qualifikationen: M.S. oder Ph.D. in Informatik oder verwandten Bereichen, Erfahrung mit Deep Learning Modellen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 1500 - 2000 € pro Monat.
Standort: Zürich, Schweiz; Tampere, Finnland
Anstellungsart: Praktikum
Standorttyp: Hybrid
Abteilung: F&E
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 Softwareproduktentwicklung, operativer Exzellenz und Kundenorientierung, um ein breiteres, vielfältigeres Publikum von Drohnennutzern zu befähigen, von Versorgungsinspektoren bis hin zu Ersthelfern, Soldaten in Kampfszenarien und darüber hinaus.
Über die Rolle:
Wir nutzen bahnbrechende KI, um die intelligentesten fliegenden Maschinen der Welt für unsere Unternehmens-, öffentliche Sicherheits-, Verteidigungs- und andere Kunden zu schaffen. Das Lernen eines semantischen und geometrischen Verständnisses der Welt aus erstklassigen visuellen Daten ist der Kern unseres Autonomie-Systems. Wir erweitern die Grenzen des Möglichen mit Echtzeit-Deep-Networks, um den Fortschritt intelligenter Luftroboter zu beschleunigen, die autonom in unbekannten Umgebungen navigieren und den Nutzern einen operativen Mehrwert bieten können. Die Erfassung und Verarbeitung hochwertiger visueller Daten, unterstützt durch Modelle und Algorithmen der computergestützten Fotografie, sind entscheidend, um verbesserte Kamerafunktionen und nachgelagerte Anwendungen wie Inspektion und Kartierung, ISR (Intelligence, Surveillance and Reconnaissance) und öffentliche Sicherheit zu ermöglichen.
Wenn Sie sich für reale Anwendungen von Deep Learning und die Lösung schwieriger Probleme in der Bildverarbeitung, Computer Vision und Autonomie begeistern, würden wir uns freuen, von Ihnen zu hören. Als Praktikant im Bereich Deep Learning Engineering sind Sie verantwortlich für das Training und die Bereitstellung optimierter Modelle für unsere Produkte zur Lösung herausfordernder Probleme wie multimodale Szenenverständnis, computergestützte Fotografie, optischer Fluss und Reichschätzung, Objekterkennung, Segmentierung und Verfolgung, visuelle Lokalisierung und Kartierung, Few-Shot-Lernen, automatisierte Routenplanung usw.
Wie Sie einen Einfluss haben werden:
- Entwerfen, Implementieren und Bereitstellen von Deep Learning-Modellen mit besonderem Fokus auf Anwendungen der computergestützten Fotografie wie Superauflösung, Multi-Frame-Rauschunterdrückung, Low-Light-Bildgebung, High Dynamic Range (HDR)-Bildgebung usw.
- Nutzung großer Mengen an realen Video- und anderen Sensordaten für Datenmining, Kuratierung, Kennzeichnung, Training und Bewertung
- Nutzung großflächiger und vielfältiger synthetischer Daten zur Unterstützung von Deep Learning-Algorithmen
- Nutzung modernster Grundmodelle für Wissensdestillation und label-effizientes Lernen
- Verfeinerung und Optimierung von Modellen für niedrige Latenz auf eingebetteter Hardware
- Verfeinerung und Optimierung von Modellen für cloudbasierte Bereitstellungen in latenztoleranten Anwendungen
- Entwicklung von Bewertungsbenchmarks und Metriken zur Quantifizierung der Leistung autonomer Systeme
- Allrounder sein und bei Bedarf in allen Aspekten der Software helfen
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 Umgang mit und der Lieferung innerhalb eines komplexen Codes
- Starke Kommunikationsfähigkeiten
Bei Skydio glauben wir, dass Vielfalt Innovation antreibt. Wir haben eine multidisziplinäre Umgebung geschaffen, die die Kraft unterschiedlicher Perspektiven nutzt, um elegante Lösungen für komplexe Probleme zu schaffen. Wir setzen uns dafür ein, unser Netzwerk von Menschen, Programmen und Ressourcen auszubauen, um eine inklusive Kultur zu fördern.
Qualifizierte Bewerber erhalten unabhängig von Rasse, Hautfarbe, Religion, Geschlecht, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität, nationaler Herkunft, Behinderung, geschütztem Veteranenstatus oder anderen durch Bundes-, Landes- oder lokale Antidiskriminierungsgesetze geschützten Merkmalen Berücksichtigung für eine Anstellung.
Autonomy Engineer Intern - Deep Learning (Computational Photography) Arbeitgeber: Booster
Skydio ist ein herausragender Arbeitgeber, der innovative Lösungen im Bereich autonomer Drohnen entwickelt und dabei eine inklusive und vielfältige Arbeitskultur fördert. Mit einem starken Fokus auf Mitarbeiterentwicklung und einem hybriden Arbeitsmodell in Zürich oder Tampere bietet Skydio nicht nur spannende Herausforderungen im Bereich Deep Learning und computergestützte Fotografie, sondern auch die Möglichkeit, in einem dynamischen Team zu wachsen und an der Spitze technologischer Fortschritte zu arbeiten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Autonomy Engineer Intern - Deep Learning (Computational Photography) erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Mach dir ein starkes Netzwerk! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Frag nach ihren Erfahrungen und Tipps – das kann dir helfen, die richtigen Türen zu öffnen.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen übst und deine eigenen Projekte präsentierst. Zeig, was du kannst und wie du Probleme im Bereich Deep Learning angehen würdest – das beeindruckt die Recruiter!
✨Tipp Nummer 3
Sei proaktiv! Wenn du eine Stelle siehst, die dir gefällt, bewirb dich direkt über unsere Website. Warte nicht darauf, dass die perfekte Gelegenheit zu dir kommt – mach den ersten Schritt!
✨Tipp Nummer 4
Bleib dran und sei geduldig. Der Jobmarkt kann herausfordernd sein, aber lass dich nicht entmutigen. Jedes Gespräch und jede Bewerbung bringt dich einen Schritt näher an dein Ziel – wir glauben an dich!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Autonomy Engineer Intern - Deep Learning (Computational Photography) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!:Wenn du deine Bewerbung schreibst, lass deine Persönlichkeit durchscheinen. Wir suchen nach authentischen Menschen, die ihre Leidenschaft für Deep Learning und Computervision zeigen können. Zeig uns, warum du für diese Rolle brennst!
Mach es konkret!:Verwende konkrete Beispiele aus deinen bisherigen Erfahrungen, um deine Fähigkeiten zu untermauern. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die mit Deep Learning oder computergestützter Fotografie zu tun haben, erzähl uns davon! Das macht deine Bewerbung greifbarer.
Achte auf die Details!:Stelle sicher, dass deine Bewerbung gut strukturiert und fehlerfrei ist. Ein klarer und präziser Schreibstil zeigt, dass du sorgfältig arbeitest und Wert auf Qualität legst – genau das, was wir bei StudySmarter schätzen!
Bewirb dich über unsere Website!:Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass sie schnell und effizient bei uns ankommt. Außerdem kannst du dort auch mehr über unser Team und unsere Projekte erfahren!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Booster vorbereitet
✨Verstehe die Technologie
Mach dich mit den neuesten Entwicklungen in der KI und der computergestützten Fotografie vertraut. Lies aktuelle Forschungsarbeiten und Artikel, um zu zeigen, dass du die Technologien, die Skydio verwendet, wirklich verstehst und schätzt.
✨Praktische Erfahrungen betonen
Bereite konkrete Beispiele aus deinen bisherigen Projekten vor, in denen du Deep Learning Modelle entworfen, trainiert oder implementiert hast. Zeige, wie du Herausforderungen gemeistert hast und welche Ergebnisse du erzielt hast.
✨Teamarbeit hervorheben
Skydio sucht nach Teamspielern! Bereite dich darauf vor, über deine Erfahrungen in interdisziplinären Teams zu sprechen und wie du zur Zusammenarbeit beigetragen hast. Zeige, dass du in einem dynamischen Umfeld gedeihen kannst.
✨Fragen vorbereiten
Überlege dir einige durchdachte Fragen, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Rolle und am Unternehmen. Frage zum Beispiel nach den aktuellen Herausforderungen im Bereich der autonomen Systeme oder wie das Team neue Technologien integriert.