Computer Vision Engineer, Applied ML

Ethon wurde gegründet, um das Problem der Billionen-Dollar-Verschwendung in der Fertigung zu beseitigen. Wir sind der Technologieführer im Bereich Industrial AI und entwickeln agentische Workflows, die Herstellern helfen, Kosten, Qualität und Produktionsgeschwindigkeit zu optimieren. Unser schnell wachsendes Team hat einen enormen Einfluss auf eine der größten und am wenigsten bedienten Branchen der Welt. Wir bedienen die weltweit führenden Hersteller, von Siemens und Bosch bis hin zu Lindt und Roche, die uns vertrauen, um ihre Fabriken effizienter zu gestalten. Wir werden von führenden Investoren wie Index Ventures, General Catalyst und Earlybird unterstützt. Unser Team setzt sich aus Fachleuten von Google, Meta, Palantir, MBB und führenden Fertigungsunternehmen zusammen, die alle aus demselben Grund hier sind: den Herstellern die Technologie zu geben, um jede Fabrik mit beispielloser Produktivität zu betreiben.

In dieser Rolle arbeiten Sie an der Schnittstelle zwischen angewandtem maschinellen Lernen und Softwareengineering, indem Sie Computer Vision-Systeme in realen Umgebungen entwickeln und implementieren. Sie entwerfen, trainieren, evaluieren und debuggen maschinelle Lernmodelle und bringen Lösungen von frühen Prototypen bis hin zu robusten, produktionsbereiten Implementierungen. Ein Teil Ihrer Arbeit wird darin bestehen, hochwertige Datensätze zu kuratieren, um die Modellleistung und kontinuierliche Verbesserung zu unterstützen. Sie werden moderne Vision-Modelle entwickeln und anwenden, dabei stets über die neuesten Fortschritte informiert bleiben und neue Ansätze integrieren, wo sie einen Mehrwert bieten.

Wir glauben an neugierige Menschen, die bereit sind zu lernen und zu wachsen. Wenn Sie leidenschaftlich an modernster Technologie interessiert sind und einen großen Einfluss auf die Fertigung ausüben möchten, möchten wir von Ihnen hören. Bitte wenden Sie sich auch an uns, wenn Sie nicht alle hier genannten Punkte erfüllen.

Was benötigen Sie, um in dieser Rolle erfolgreich zu sein?

• Starke technische Grundlage in Informatik mit Schwerpunkt auf Computer Vision (CV) und maschinellem Lernen (ML), sei es durch formale Ausbildung oder umfangreiche praktische Erfahrung
• Solides Verständnis der grundlegenden ML- und CV-Konzepte, einschließlich Trainingsdynamik, Verallgemeinerung, Bias-Variance-Abwägungen, Evaluierungsmethodik und gängiger Fehlerquellen
• Praktische Erfahrung im Modelltraining: in der Lage, Trainingsschleifen einzurichten, Konvergenz zu debuggen, Hyperparameter zu optimieren und ordnungsgemäß bei realen CV-Aufgaben zu evaluieren
• Ein Modell oder eine CV-Pipeline in einer Produktions- oder nahezu Produktionsumgebung mit echten Nutzern über ein Forschungs- oder internes Projekt hinaus ausgeliefert
• Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten in gesprochenem und geschriebenem Englisch
• Starke Motivation, in einem dynamischen und schnelllebigen Umfeld zu arbeiten

Bonus:

• Expertise in visueller Qualität, Fehler- oder Anomalieerkennung
• Erfahrung in der Modellbereitstellung, z. B. ONNX, und Grundlagen von MLOps
• Erfahrung in der Visualisierung von Modellinternas und Erklärbarkeit

Warum ist Ethon das Richtige für Sie?

Wir arbeiten von unserem Büro im Zentrum von Zürich aus. Sie werden mindestens drei Tage pro Woche hier sein, da die schwierigsten Probleme persönlich gelöst werden. Feedbackschleifen sind kurz. Der Zugang zu den Gründern ist direkt. Menschen, die sich hier beweisen, wachsen schnell und übernehmen echte Verantwortung.

Zusätzlich bieten wir:

• Leistungsbasierte Karriere- und Wachstumspfade
• Vor-Ort-Arbeit mit erheblichem Spielraum für flexible Arbeitszeiten
• Wettbewerbsfähige Vergütung einschließlich Aktienoptionen, die Ihnen einen Anteil am langfristigen Erfolg von Ethon geben
• Urlaubsbonus, wenn Sie zwei aufeinanderfolgende Wochen Urlaub nehmen
• Flexible Elternzeit
• Lernbudget für Kurse, Konferenzen und Coaching

Wenn sich das nach Ihrer Art von Arbeit anhört, würden wir uns freuen, Sie kennenzulernen. Wir setzen uns dafür ein, ein Team aufzubauen, das die vielfältige Welt widerspiegelt, in der wir leben. Wir ermutigen Bewerbungen aus allen Hintergründen und heißen insbesondere Stimmen willkommen, die in der Technologie traditionell unterrepräsentiert sind.