Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Lösungen im Bereich Computer Vision für die Gesundheitsversorgung.
- Arbeitgeber: Start-up, das an der Spitze der Gesundheitsinnovation steht.
- Mitarbeitervorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Aktienoptionen und flexible Arbeitszeiten.
- Warum dieser Job: Sei Teil eines bahnbrechenden Projekts zur Verbesserung der Patientenversorgung.
- Gewünschte Qualifikationen: PhD oder Master in Computer Vision, starke Programmierkenntnisse in Python.
- Andere Informationen: Großartige Wachstums- und Entwicklungsmöglichkeiten in einem dynamischen Umfeld.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 36000 - 60000 € pro Jahr.
Overview
#Machine Learning #ai #computervision #healthcare
Are you passionate about the intersection of cutting-edge research and healthcare? Do you want to contribute to the development of state-of-the-art solutions that will transform patient care in hospitals? Join our startup and play a key role in our 3D Nutrition Tracker project, leveraging the latest advances in computer vision and deep learning. This project is at the forefront of healthcare innovation, addressing clinical malnutrition and improving patient outcomes across Europe.
For more details about our project and mission, visit our website atalpinasana.ch .
Key Responsibilities
- Improve the accuracy of our food instance segmentation models to ensure reliable results across diverse hospital settings.
- Automate and Accelerate Onboarding: Streamline the nutrition estimation pipeline to make hospital onboarding faster and more scalable.
- Push the Boundaries of 3D Vision & Generative AI: Research novel approaches in 3D computer vision and generative AI, including synthesizing realistic 3D food images, to improve volume estimation of complex and overlapping food items.
Requirements
- Education: PhD or master’s degree in computer vision, computer science, or a related field, with a focus on deep learning and 3D data.
- Research Expertise: Strong background in computer vision and deep learning, with publications or projects in areas such as instance segmentation, 3D reconstruction, or generative models.
- Programming Skills: Proficiency in Python and deep learning frameworks such as PyTorch, along with solid software engineering practices.
- 3D Data Experience: Extensive hands-on experience with 3D data (e.g., depth images, point clouds), with expertise in 3D reconstruction, geometry processing, and related technologies.
- ML Ops & Deployment: Practical experience with ML operations, including experiment tracking, reproducibility, deployment pipelines, and monitoring in production.
- Data Handling: Familiarity with large-scale datasets, active learning strategies, and annotation workflows.
- Problem-Solving Mindset: Ability to bridge cutting-edge research with robust, production-ready implementations in a fast-paced startup environment.
Nice to Have
- Familiarity with cloud platforms (AWS, Azure, or GCP) and containerized environments (Docker, Kubernetes).
- Experience with advanced generative AI techniques (e.g., diffusion models, NeRFs) for 3D image synthesis.
- Interest in healthcare and nutrition tracking.
Why Join Us?
- Competitive Compensation: We offer a competitive salary and stock options to reward your expertise and contributions.
- Flexible Working Arrangements: We provide flexibility in both your schedule and work location, allowing you to tailor your hours to fit your personal and professional needs.
- Be Part of a Startup: Join an innovative startup and play a leading role in a project at the cutting edge of healthcare technology. This is just the beginning, with significant opportunities for growth and impact.
To apply or for more information, please send your CV to Raban Iten at . We look forward to welcoming you to our team and working together on groundbreaking solutions for healthcare.
Best regards,
Raban Iten and the ALPINA+SANA Team
#J-18808-Ljbffr
Computer Vision Research Engineer Arbeitgeber: ETH get hired
Kontaktperson:
ETH get hired HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Computer Vision Research Engineer
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Fachleuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns nicht vergessen, dass persönliche Empfehlungen oft den entscheidenden Unterschied machen können!
✨Sei proaktiv bei der Kontaktaufnahme
Wenn du eine interessante Stelle siehst, zögere nicht, direkt die Ansprechpartner zu kontaktieren. Frag nach mehr Informationen oder zeig dein Interesse an dem Projekt – das zeigt Initiative und kann dir einen Vorteil verschaffen.
✨Bereite dich auf technische Interviews vor
Stelle sicher, dass du deine technischen Fähigkeiten auffrischst und bereit bist, deine Projekte und Erfahrungen im Detail zu erläutern. Wir sollten auch einige typische Fragen zu Computer Vision und Deep Learning durchgehen, um gut vorbereitet zu sein.
✨Bewirb dich über unsere Website
Vergiss nicht, dich direkt über unsere Website zu bewerben! Das zeigt, dass du wirklich an unserem Unternehmen interessiert bist und gibt dir die beste Chance, in den Auswahlprozess aufgenommen zu werden.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Computer Vision Research Engineer
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Bewerbung persönlich: Zeig uns, wer du bist! Verwende eine freundliche und authentische Sprache in deinem Anschreiben. Erzähl uns, warum du dich für die Stelle als Computer Vision Research Engineer interessierst und was dich an unserem Projekt begeistert.
Betone deine relevanten Erfahrungen: Stell sicher, dass du deine Erfahrungen im Bereich Computer Vision und Deep Learning klar hervorhebst. Wenn du an ähnlichen Projekten gearbeitet hast oder relevante Publikationen hast, lass uns das wissen! Das zeigt uns, dass du die richtige Person für unser Team bist.
Sei präzise und strukturiert: Halte deine Bewerbung übersichtlich und gut strukturiert. Verwende klare Absätze und Aufzählungen, um deine Fähigkeiten und Erfahrungen zu präsentieren. So können wir schnell erkennen, was du mitbringst und wie du zu unserem Team passen könntest.
Bewirb dich über unsere Website: Wir freuen uns darauf, deine Bewerbung zu sehen! Bewirb dich direkt über unsere Website, um sicherzustellen, dass wir alle Informationen erhalten, die wir brauchen. So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung nicht untergeht!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei ETH get hired vorbereitest
✨Verstehe die Technologie
Mach dich mit den neuesten Entwicklungen in der Computer Vision und Deep Learning vertraut. Lies aktuelle Forschungsarbeiten und Blogs, um zu zeigen, dass du nicht nur die Theorie verstehst, sondern auch, wie sie in der Praxis angewendet wird.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Überlege dir spezifische Projekte oder Erfahrungen, die deine Fähigkeiten in der 3D-Datenverarbeitung und im maschinellen Lernen demonstrieren. Sei bereit, über Herausforderungen zu sprechen, die du gemeistert hast, und wie du innovative Lösungen gefunden hast.
✨Zeige dein Interesse an Healthcare
Informiere dich über aktuelle Trends und Herausforderungen im Gesundheitswesen, insbesondere in Bezug auf Ernährung und Patientenergebnisse. Zeige, dass du leidenschaftlich daran interessiert bist, wie Technologie das Gesundheitswesen verbessern kann.
✨Fragen stellen
Bereite einige durchdachte Fragen vor, die dein Interesse an der Rolle und dem Unternehmen zeigen. Frage nach den nächsten Schritten im Projekt oder wie das Team zusammenarbeitet, um innovative Lösungen zu entwickeln. Das zeigt, dass du aktiv an der Diskussion teilnehmen möchtest.