Computer Vision Researcher at a YC-backed AI 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 suchen einen Applied Computer Vision Researcher, der die Forschungsagenda für die Video-AI-Plattform von Cerrion festlegt und umsetzt und Hypothesen in messbare Verbesserungen bei Genauigkeit, Robustheit und Latenz umsetzt. Wir suchen einen Superstar, der unternehmerisches Denken über den gesamten Forschungszyklus hinweg mitbringt – von der Problemdefinition über die Datenaufbereitung bis hin zu schnellem Prototyping, Versuchsdesign und rigoroser Evaluierung – und dabei wissenschaftliche Tiefe mit Pragmatismus und einer starken Neigung zum Versand in Einklang bringt.

Ihre Verantwortlichkeiten:

• Schnelle, reproduzierbare Experimente durchführen: Entwerfen und Durchführen von Experimenten, während Konfigurationen, Seeds und Artefakte ordentlich gehalten werden, sodass jeder Lauf mit einem einzigen Klick reproduziert werden kann.
• Fehlerdiagnose: Fehler über Daten, Augmentierungen, Labels und Trainingsdynamik zurückverfolgen, schnelle Lösungen implementieren und diese mit gezielten Bewertungen überprüfen.
• Daten kuratieren und verbessern: Datensätze definieren, fokussierte Fehlersets erstellen, Sampling und Klassenungleichgewicht verwalten und bei der Kennzeichnung und Qualitätssicherung zusammenarbeiten, um den Kreislauf zu schließen.
• Bewertung übernehmen: Eine rigorose Bewertungs-Suite aufbauen und pflegen, die Genauigkeit, Robustheit, Latenz und Kosten abdeckt, sowie Dashboards zur Trendverfolgung und Fehlerclusterung.
• Von Prototyp zu Produktion: Mit Backend-Ingenieuren zusammenarbeiten, um vielversprechende Ideen in produktionsbereite Modelle umzuwandeln, einschließlich Tests, Verpackung, Canary-Releases und Überwachung.
• Kosten und Latenz optimieren: Training und Inferenz profilieren, effiziente Architekturen auswählen und GPU-Stunden sowie Servierbudgets im Auge behalten.
• Klare Kommunikation: Die experimentelle Umgebung sauber und gut dokumentiert halten, damit experimentelles Wissen erhalten bleibt und leicht im Team geteilt werden kann.
• Die Funktion aufbauen: Forschungsstandards etablieren – Codierungsstandards, Überprüfungen und Dokumentation – und helfen, die Einstellung zu gestalten, während das Team wächst.

Gewünschte Fähigkeiten und Erfahrungen:

• Angewandte ML- und Computer Vision-Erfahrung: Mindestens 2-5 Jahre praktische Erfahrung mit realen Bild- oder Videomodellen, mit nachweislicher Erfolgsbilanz bei der Bereitstellung hochwertiger Lösungen.
• Akademischer Hintergrund: Master oder PhD in Informatik oder einem verwandten technischen Bereich mit soliden Grundlagen in Computer Vision und maschinellem Lernen.
• Programmierungsfähigkeiten: Außergewöhnliche Programmierfähigkeiten in Python und PyTorch, sicher im Schreiben sauberer Trainings- und Evaluierungsschleifen.
• Experimentelle Abläufe: Praktische Erfahrung mit modernen ML-Experimentplattformen wie ClearML, Weights & Biases oder Äquivalenten.
• Datenzentrierte Denkweise: Praktisches Wissen über Augmentierungen, Klassenungleichgewicht, Sampling-Strategien, Labelqualität und Grundlagen des aktiven Lernens.
• Bewertungsrigor: Vertrautheit mit Metriken wie mAP, F1, IoU und ROC-PR sowie Kalibrierung, Robustheitstests und Daten- und Versionsmanagement für reproduzierbare Vergleiche.
• Best Practices in der Softwareentwicklung: Vertrautheit mit Versionskontrolle (Git), Testframeworks, Codeüberprüfungen und CI/CD-Pipelines.
• Kommunikation und Zusammenarbeit: Starke Englischkenntnisse und die Fähigkeit, Erkenntnisse in klare Empfehlungen umzuwandeln, während eng mit Engineering, Produkt und GTM zusammengearbeitet wird.

Bevorzugte Qualifikationen:

• Video und Tracking: Erfahrung mit zeitlichen Modellen wie 2D/3D CNNs und Transformatoren, Multi-Objekt-Tracking sowie Handhabung von Bewegung und Occlusion.
• Grundlagen- und multimodale Modelle: Vertrautheit mit CLIP-ähnlichem Pretraining, VLM-Adaptern und LoRA oder leichtem Fine-Tuning von Grundmodellen.
• Skalierung und Suche: Erfahrung mit verteiltem Training (DDP/FSDP), HPO-Frameworks wie Optuna oder Ray Tune und durchdachtem Compute-Budgeting.
• Modelloptimierung: Erfahrung mit Distillation, Pruning und Quantisierung sowie Bereitstellung mit ONNX Runtime oder TensorRT; Edge- und Echtzeitanforderungen sind von Vorteil.
• Datenwerkzeuge: Erfahrung mit Kennzeichnungsoperationen, schwacher Überwachung und synthetischen Daten-Generierungs- und Augmentierungs-Pipelines.
• Domänenkontext: Frühere Arbeit in der Videoanalyse für industrielle oder sicherheitskritische Umgebungen.
• Kaggle-Wettbewerbsteilnahme: Frühere Teilnahme an Kaggle-Wettbewerben, die praktische Erfahrung im Umgang mit realen Problemen im maschinellen Lernen demonstriert.

Warum Cerrion:

• Eigentum und Einfluss: Arbeiten Sie an schwierigen, realen Sichtproblemen, die die Fertigung für einige der größten Produzenten der Welt direkt verbessern. Ihre Modelle werden in Fabriken in 15 Ländern eingesetzt.
• Wachstumspfad: Diese Rolle ist darauf ausgelegt, sich weiterzuentwickeln, während unsere Forschungsfähigkeiten wachsen – Sie werden die technische Richtung gestalten und helfen, das Team aufzubauen.
• Kultur: Wir arbeiten mit flachen Hierarchien und einer Mentalität, Dinge zu erledigen. Sie arbeiten mit ehrgeizigen Kollegen aus der ganzen Welt in einer kollaborativen Umgebung, in der die beste Idee gewinnt.
• Vergütung und Eigenkapital: Wettbewerbsfähiges Gehalt, bedeutendes Aktienoptionspaket und umfassende Leistungen.
• Standort: Modernes Büro im Herzen von Zürich; genießen Sie die Lebensqualität der Schweiz und die Dynamik eines schnell wachsenden Startups.

Wenn Sie leidenschaftlich daran interessiert sind, die Forschungsgrenze in der angewandten Computer Vision voranzutreiben, rigorose Experimente in hohem Tempo durchzuführen und Ihre Arbeit in echten Fabriken in großem Maßstab zu sehen, würden wir uns freuen, Sie kennenzulernen.