Computer Vision Engineering Intern at a YC Backed Startup

Bei Cerrion bauen wir die Zukunft der KI-gestützten Fertigung. Unser Hauptsitz befindet sich in Zürich, und wir werden von Y Combinator und führenden Investoren im Silicon Valley unterstützt. Wir entwickeln eine Plattform, um Video-KI-Agenten einzusetzen, die erkennen, was auf dem Produktionsboden passiert, Probleme automatisch erkennen und sofort eingreifen, um die Produktionslinien reibungslos und in großem Maßstab am Laufen zu halten. Unsere Technologie ist in Fabriken in 15 Ländern im Einsatz und hilft führenden Herstellern in den Bereichen Glas, Getränke, Lebensmittel, CPG, Baustoffe und Holz, die Ausfallzeiten um bis zu 50 % zu reduzieren. Wir haben einen spannenden Wendepunkt erreicht – und wir beschleunigen schnell.

Die Rolle

Wir suchen einen Praktikanten im Bereich Computer Vision Engineering, der mit unserem Engineering-Team an den Systemen arbeitet, die Cerrions Video-KI-Plattform antreiben. Dies ist eine praktische Rolle, in der Sie Ihre Zeit ungefähr zwischen zwei Aufgaben aufteilen: uns bei der Verbesserung und Erweiterung unserer ML-Pipeline (sowohl Inferenz als auch Training) zu helfen und zur Computer Vision-Arbeit beizutragen, die darauf aufbaut. Dies ist kein Forschungspraktikum. Ein großer Teil der Arbeit besteht aus Ingenieurarbeit – Fehlerbehebung, Hinzufügen von Funktionen, Verbesserung der Zuverlässigkeit und Sicherstellung, dass die Pipeline in der Produktion wie gewünscht funktioniert. Wenn Sie gerne soliden Python-Code schreiben und lernen möchten, wie ML-Systeme in der realen Welt tatsächlich funktionieren, ist diese Rolle genau das Richtige für Sie.

Ihre Verantwortlichkeiten

• Pipeline-Fehlerbehebung: Analysieren Sie unseren Inferenz- und Trainingscode, reproduzieren Sie Probleme und liefern Sie Lösungen. Ein großer Teil des Wertes kommt von sorgfältiger Fehlersuche und sauberem Engineering.
• Pipeline-Funktionsentwicklung: Erweitern Sie unsere Trainings- und Inferenzsysteme mit neuen Funktionen, indem Sie über den gesamten Stack von der Datenladung bis zur Modellevaluation arbeiten.
• Unterstützung der Computer Vision: Helfen Sie unseren CV-Ingenieuren, Datensätze vorzubereiten, Experimente durchzuführen, Modelle zu bewerten und neue Modelle in die Pipeline zu integrieren.
• Verbesserungen der Entwicklererfahrung: Machen Sie die Pipeline schneller, zuverlässiger und angenehmer für das restliche Team.
• Kollaboration über Abteilungen hinweg: Arbeiten Sie mit Backend-Ingenieuren zusammen, um ML-Code von einem Notebook oder Experiment in etwas zu bringen, das zuverlässig in der Produktion läuft.
• Lernen & Wissensaustausch: Lernen Sie moderne Praktiken der Computer Vision und MLOps im Job kennen und bringen Sie Fragen und Ideen ins Team zurück.

Gewünschte Fähigkeiten und Erfahrungen

• Solide Programmiergrundlagen: Starke Python-Kenntnisse, mit der Fähigkeit, einen unbekannten Code zu lesen, sauberen Code zu schreiben und einen Debugger effektiv zu nutzen.
• Erfahrung mit ML oder Computer Vision: Einige praktische Erfahrungen mit maschinellem Lernen oder Computer Vision. Neugier ist wichtiger als Tiefe.
• Get-Things-Done-Einstellung: Bereitschaft, sich mit schwierigen Problemen auseinanderzusetzen und weiterzumachen, bis sie gelöst sind – ein großer Teil des Wertes dieses Praktikums kommt aus dieser Denkweise.
• Kommunikation & Zusammenarbeit: Starke Englischkenntnisse und die Fähigkeit, in einem kleinen, schnelllebigen Team zu arbeiten.

Bevorzugte Qualifikationen

• PyTorch-Erfahrung: Praktische Erfahrung mit PyTorch.
• Docker- & Cloud-Exposition: Erfahrung mit Docker oder einer Cloud-Plattform.
• Open-Source- & Nebenprojekte: Kaggle-Wettbewerbe, Open-Source-Beiträge oder Nebenprojekte im Bereich ML.
• Erfahrung mit Produktionscode: Jegliche vorherige Praktika oder Berufserfahrung im Schreiben von Produktionscode.

Warum Cerrion

• Echter Einfluss: Der Code, den Sie schreiben, wird in Fabriken in 15 Ländern eingesetzt. Fehler, die Sie beheben, und Funktionen, die Sie hinzufügen, werden von echten Ingenieuren in echten Produktionslinien verwendet.
• Mentoring: Sie arbeiten direkt mit erfahrenen CV- und Backend-Ingenieuren zusammen, die sich um Ihre Entwicklung kümmern.
• Wachstumspfad: Sehen Sie, wie ein modernes ML-System von Anfang bis Ende aufgebaut und betrieben wird – Training, Inferenz, Bereitstellung, Überwachung – nicht nur der Modellteil.
• Kultur: Flache Hierarchien, ehrgeizige Kollegen aus der ganzen Welt und ein kollaboratives Umfeld, in dem die beste Idee gewinnt.
• Vergütung: Wettbewerbsfähige Praktikumsvergütung und umfassende Unterstützung.
• Standort: Modernes Büro im Herzen von Zürich; genießen Sie die Lebensqualität der Schweiz und die Energie eines schnell wachsenden Startups.

Wenn Sie gerne guten Code schreiben, lernen möchten, wie ML-Systeme in der Produktion funktionieren, und begeistert sind, einen Eindruck in einer riesigen Branche zu hinterlassen, würden wir uns freuen, Sie kennenzulernen.