Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite die Entwicklung von Echtzeit-Wahrnehmungsmodellen für Robotikanwendungen.
- Unternehmen: Innovatives Robotikunternehmen in Zürich mit Fokus auf autonome Technologien.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Mentoring-Möglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit echten Wachstumschancen und technischer Verantwortung.
- Warum dieser Job: Arbeite an realen Herausforderungen und sieh, wie deine Modelle in der Praxis wirken.
- Qualifikationen: Erfahrung in ML-Wahrnehmung, Computer Vision oder Robotik erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Wollen Sie Wahrnehmungssysteme entwickeln, die mehr tun als nur gut in einer Demo auszusehen? Ich arbeite mit einem Robotikunternehmen in Zürich, das Autonomietechnologie für schwere Maschinen in realen Umgebungen entwickelt. Dies ist eine Gelegenheit, einem Team beizutreten, das schwierige Wahrnehmungsprobleme löst, wobei die Arbeit von der Forschung bis zur Bereitstellung reicht und Ihre Modelle auf echtem Equipment funktionieren müssen, nicht nur in kontrollierten Umgebungen.
Sie würden einem hochqualifizierten Team beitreten, das in den Bereichen Robotik, Wahrnehmung und maschinelles Lernen arbeitet, und dazu beitragen, die nächste Generation autonomer Systeme in einem Bereich der Robotik voranzutreiben, in dem die Auswirkungen sehr greifbar sind.
Hauptverantwortlichkeiten:- Leitung der Entwicklung von Echtzeit-Wahrnehmungsmodellen für Robotikanwendungen
- Aufbau und Verbesserung multimodaler Objekterkennungs-, Verfolgungs- und Segmentierungssysteme
- Definition von Evaluierungsrahmen, Leistungskennzahlen und Testprozessen
- Enge Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams in den Bereichen Robotik, Software und Bereitstellung
- Benchmarking und Validierung von Systemen in realen Testumgebungen
- Mentoring von weniger erfahrenen Ingenieuren und Beitrag zum Wachstum des Teams
- Starke Erfahrung in ML-Wahrnehmung, Computer Vision oder Robotik-Wahrnehmung
- Gute Kenntnisse in Objekterkennung, Verfolgung, Segmentierung oder Sensorfusion
- Erfahrung im Umgang mit Bild-, LiDAR- oder Radardaten
- Starke Python- und moderne C++-Kenntnisse in Linux-Umgebungen
- Hintergrund im Aufbau produktionsreifer ML-Systeme, nicht nur Forschungsprototypen
- Erfahrung mit großangelegten Datensätzen, Evaluierungs-Pipelines und Modellüberwachung
- Kenntnisse in Simulation, synthetischen Daten, Domänenanpassung oder selbst-/halbüberwachtem Lernen sind von Vorteil
- Wahrscheinlicher Hintergrund in autonomem Fahren, mobiler Robotik, industrieller Robotik, Bautechnologie, Agrarrobotik oder einem ähnlich relevanten Bereich
Dies würde zu jemandem passen, der echte Verantwortung übernehmen möchte, gerne schwierige technische Probleme löst und die Idee mag, dass seine Arbeit direkte Auswirkungen darauf hat, wie Roboter in der physischen Welt agieren.
Senior Machine Learning Engineer Arbeitgeber: Cubiq Recruitment
Unser Unternehmen in Zürich bietet eine inspirierende Arbeitsumgebung für Senior Machine Learning Engineers, die an der Spitze der Robotik-Technologie arbeiten möchten. Wir fördern eine Kultur der Zusammenarbeit und Innovation, in der Sie nicht nur Ihre technischen Fähigkeiten weiterentwickeln, sondern auch aktiv zur Entwicklung autonomer Systeme beitragen können, die einen echten Einfluss auf die Industrie haben. Mit umfangreichen Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung und einem engagierten Team von Experten sind wir der ideale Arbeitgeber für alle, die bedeutungsvolle Herausforderungen suchen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Machine Learning Engineer erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns wissen, wenn du Fragen hast oder Unterstützung brauchst!
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe deine Fähigkeiten in Machine Learning und Computer Vision, indem du an realen Projekten arbeitest. Wir haben Ressourcen, die dir helfen können, also schau mal vorbei!
✨Tipp Nummer 3
Sei bereit, deine Projekte zu präsentieren! Zeige, wie deine Modelle in der Praxis funktionieren und welche Herausforderungen du gemeistert hast. Das macht einen großen Eindruck auf potenzielle Arbeitgeber!
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung die richtige Person erreicht. Und hey, wir freuen uns immer über neue Talente in unserem Team!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior Machine Learning Engineer mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei authentisch!:Zeig uns, wer du wirklich bist! Deine Persönlichkeit und Leidenschaft für Machine Learning und Robotik sollten in deiner Bewerbung deutlich werden. Lass uns wissen, warum du für diese Rolle brennst!
Betone deine Erfahrungen:Erzähle uns von deinen bisherigen Projekten im Bereich ML und Robotik. Konkrete Beispiele, wie du reale Probleme gelöst hast, sind Gold wert. Zeig uns, dass du nicht nur Theorie kannst, sondern auch praktische Erfahrung mitbringst!
Mach es strukturiert:Halte deine Bewerbung klar und übersichtlich. Verwende Absätze und Aufzählungen, um wichtige Informationen hervorzuheben. So können wir schnell erkennen, was du drauf hast und wo deine Stärken liegen.
Bewirb dich über unsere Website:Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass alles an die richtige Stelle gelangt und wir deine Unterlagen schnell bearbeiten können. Wir freuen uns auf deine Bewerbung!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Cubiq Recruitment vorbereitet
✨Verstehe die Technologie
Mach dich mit den neuesten Entwicklungen in der Maschinenlernen- und Robotik-Technologie vertraut. Lies aktuelle Forschungsarbeiten und Blogs, um ein tiefes Verständnis für die Herausforderungen und Lösungen im Bereich der Wahrnehmungssysteme zu bekommen.
✨Praktische Beispiele vorbereiten
Bereite konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit vor, die deine Fähigkeiten in der Objektverfolgung, Segmentierung oder Sensorfusion demonstrieren. Zeige, wie du reale Probleme gelöst hast und welche Technologien du dabei eingesetzt hast.
✨Teamarbeit betonen
Da du eng mit cross-funktionalen Teams arbeiten wirst, sei bereit, über deine Erfahrungen in der Zusammenarbeit mit anderen Ingenieuren und Abteilungen zu sprechen. Betone, wie du zur Teamdynamik beigetragen hast und wie wichtig dir der Austausch von Ideen ist.
✨Fragen stellen
Bereite einige durchdachte Fragen vor, die zeigen, dass du an der Rolle und dem Unternehmen interessiert bist. Frage nach den aktuellen Projekten, den Herausforderungen, die das Team bewältigt, und wie du dazu beitragen kannst, die nächsten Schritte in der Entwicklung autonomer Systeme zu gehen.
