Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und skaliere Infrastruktur für KI- und ML-Training bei Skydio.
- Unternehmen: Skydio, führendes US-Drohnenunternehmen mit Fokus auf autonome Flüge.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Gesundheitsleistungen und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Karrierechancen und Teamarbeit.
- Warum dieser Job: Arbeite an innovativen Technologien, die die Zukunft der Luftmobilität gestalten.
- Qualifikationen: Erfahrung in Datenengineering und cloudbasierten ML-Plattformen erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 49500 - 60500 € pro Jahr.
Skydio ist das führende US-Drohnenunternehmen und der weltweite Marktführer im Bereich autonomes Fliegen, die Schlüsseltechnologie für die Zukunft von Drohnen und Luftmobilität. Das Skydio-Team kombiniert tiefgehende Expertise in künstlicher Intelligenz, erstklassiger Hardware- und Softwareproduktentwicklung, operativer Exzellenz und Kundenorientierung, um ein breiteres, vielfältigeres Publikum von Drohnenbenutzern zu befähigen, von Versorgungsinspektoren bis hin zu Ersthelfern, Soldaten in Kampfszenarien und darüber hinaus.
Über die Rolle
Wir nutzen bahnbrechende KI, um die intelligentesten fliegenden Maschinen der Welt für unsere Unternehmens-, öffentliche Sicherheits-, Verteidigungs- und andere Kunden zu schaffen. Das Lernen eines semantischen und geometrischen Verständnisses der Welt aus erstklassigen visuellen Daten ist der Kern unseres Autonomie-Systems. Wir erweitern die Grenzen dessen, was mit tiefen Netzwerken, KI und ML möglich ist, um den Fortschritt intelligenter Luftroboter zu beschleunigen, die autonom in unbekannten Umgebungen navigieren und den Benutzern einen operativen Mehrwert bieten können. Als Ingenieur für Deep-Learning-Infrastruktur sind Sie verantwortlich für den Aufbau und die Skalierung der Infrastruktur, die Skydios DL- und KI-Trainingsbemühungen unterstützt. Sie arbeiten an der Schnittstelle zwischen Skydios Autonomie- und Cloud-Teams, um neue Fähigkeiten bereitzustellen und KI/ML-Lösungen bei Skydio zu ermöglichen.
Wie Sie einen Einfluss haben werden
- Entwerfen und Implementieren von skalierbaren, erweiterbaren, interaktiven Datenpipelines und Annotation-Workflows
- Tools entwickeln, die modernste maschinelle Lernsysteme für eine effiziente Datenexploration und -kuratierung über die Flotte von Skydio-Drohnen nutzen
- Pipelines für Datenaufnahme, Versionierung, Modelltraining, Bereitstellung und Überwachung entwerfen und implementieren
- Optimieren und Skalieren von Deep-Learning-Trainings-Workflows zur Verbesserung der Iterationsgeschwindigkeit des Teams
- Ihre Expertise und Best Practices nutzen, um die Engineering-Standards von Skydio aufrechtzuerhalten und zu verbessern
Was Sie zu einem guten Fit macht
- Nachgewiesene praktische Erfahrung in der Datenverarbeitung und im Aufbau großer, leistungsfähiger und effizienter Datenverarbeitungspipelines
- Nachgewiesene praktische Erfahrung mit cloudbasierten ML-Plattformen, Containerisierungstechnologien, ML Ops-Plattformen und Datenbanken
- Erfahrung und Verständnis der Sicherheits- und Compliance-Anforderungen in der ML-Infrastruktur
- Nachgewiesene praktische Erfahrung im Aufbau und Management von ML-Pipelines, einschließlich Datenvorbereitung, Modelltraining, Modellbereitstellung und Überwachung
- Sie haben die Fähigkeit nachgewiesen, ein Konzept systematisch durch den Software-Lebenszyklus zu treiben: Architektur, Entwicklung, Test, Bereitstellung und Überwachung
- Sie sind in der Lage, innerhalb eines komplexen Codes zu navigieren und Ergebnisse zu liefern
- Starke Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit, effektiv auf allen Ebenen technischer Tiefe zusammenzuarbeiten
Gleichberechtigte Beschäftigungschancen
Qualifizierte Bewerber erhalten unabhängig von Rasse, Farbe, Religion, Geschlecht, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität, nationaler Herkunft, Behinderung, geschütztem Veteranenstatus oder anderen durch Bundes-, Landes- oder lokale Antidiskriminierungsgesetze geschützten Merkmalen Berücksichtigung für eine Anstellung.
Autonomy Engineer - ML & DL Infrastructure in Zürich Arbeitgeber: Skydio Inc.
Skydio Inc. ist ein hervorragender Arbeitgeber, der innovative Lösungen im Bereich der Luftfahrttechnik fördert und seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, an spannenden Projekten im Bereich Deep Learning zu arbeiten. Mit einem starken Fokus auf Teamarbeit und einer Kultur der Vielfalt und Inklusion sorgt das Unternehmen dafür, dass jeder Mitarbeiter geschätzt wird und sich kontinuierlich weiterentwickeln kann. Zudem profitieren die Mitarbeiter von einem dynamischen Arbeitsumfeld in einer zukunftsorientierten Branche, die zahlreiche Wachstumschancen bietet.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Autonomy Engineer - ML & DL Infrastructure in Zürich erhalten könntest
✨Engagier dich in Entwickler-Communities!
Lass uns mal ehrlich sein: In der Software-Entwicklung sind Netzwerke Gold wert! Tummel dich in GitHub-Projekten, nehme an lokalen Meetups oder Hackathons teil und vernetze dich mit anderen Entwicklern. So steigerst du nicht nur deine Sichtbarkeit, sondern lernst auch die neuesten Trends und Technologien kennen.
✨Zeig deine Fähigkeiten!
Erstelle ein Portfolio, das deine besten Projekte und Code-Examples zeigt. Nichts überzeugt mehr als ein praktischer Beweis deiner Skills. Das kann auch helfen, bei Skydio Inc. anzuklopfen, wenn du dich auf die Stelle als Autonomy Engineer - ML & DL Infrastructure bewirbst – so wissen sie gleich, was sie von dir erwarten können!
✨Nutze Jobplattformen speziell für Tech-Jobs!
Plattformen wie Stack Overflow Jobs oder AngelsList sind perfekte Orte, um Vollzeitstellen in der Software-Entwicklung zu finden. Hier sind viele tolle Unternehmen auf der Suche nach Talenten wie uns, also schau regelmäßig vorbei und bewirb dich direkt über die Website.
✨Such dir Mentoren und Feedback!
Hol dir Feedback von erfahrenen Entwicklern, die dir Tipps geben können, was Recruiter wirklich suchen. Ob über LinkedIn oder persönliche Kontakte: Menschen, die sich in der Branche auskennen, können enorm wertvoll sein, um dir zu helfen, dich optimal auf deine Bewerbung bei Skydio Inc. vorzubereiten!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Autonomy Engineer - ML & DL Infrastructure in Zürich mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Highlights deiner Coding-Skills:In der Software-Entwicklung kommt es auf konkrete Fähigkeiten an. Vergiss nicht, relevante Programmiersprachen und Frameworks in deinen Lebenslauf aufzunehmen. Zeig uns, was du kannst – vielleicht mit einem Link zu deinem GitHub-Profil oder einer Übersicht deiner Side Projects, die deine Programmierkenntnisse illustrieren.
Dokumentation deiner Erfolge:Gerade bei einer Vollzeitstelle in der Software-Entwicklung sind konkrete Ergebnisse Gold wert. Nenn uns Zahlen und Ergebnisse aus deinen vorherigen Projekten. Hast du den Code optimiert oder Systemfehler behoben? Solche Erfolge zeigen, dass du die Sprache der Entwickler sprichst und einen echten Mehrwert bringst.
Attraktive Projektbeschreibungen:Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die hervorstechen, beschreibe sie ausführlich in deinem Lebenslauf. Was war das Problem, das du gelöst hast? Welche Technologien hast du eingesetzt? Das gibt uns einen klaren Einblick in deine Herangehensweise und Problemlösungsfähigkeiten.
Motivation zeigen:In deinem Anschreiben solltest du deine Motivation für die Stelle im Bereich Software-Entwicklung bei Skydio Inc. klar herausstellen. Warum sprichst gerade du die Anforderungen für diese Vollzeitrolle an? Mach deutlich, was dich an der Arbeit bei uns reizt und wie du über das rein Technische hinaus wachsen möchtest.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Skydio Inc. vorbereitet
✨Technische Vorbereitung auf die Coding-Challenges
In der Software-Entwicklung sind technische Fragen oft ein zentraler Teil des Interviews. Macht euch mit Plattformen wie LeetCode oder HackerRank vertraut, um eure Problemlösungsfähigkeiten zu trainieren. Zeigt im Interview viel Selbstbewusstsein beim Erklären eurer Ansätze!
✨Das eigene Portfolio im besten Licht präsentieren
Stellt sicher, dass ihr ein aussagekräftiges Portfolio habt, das einige eurer besten Projekte zeigt. Seid bereit, darüber zu sprechen, was eure Rolle war, welche Technologien ihr verwendet habt und welche Herausforderungen es gab. Das gibt den Interviewern einen Einblick in eure praktische Erfahrung.
✨Teamfähigkeit und Kommunikation betonen
In einer Vollzeit-Position wird Kommunikation im Team sehr wichtig sein. Seid bereit, Beispiele aus der Vergangenheit zu teilen, in denen ihr effektiv im Team gearbeitet habt. Dies zeigt, dass ihr nicht nur technische Fähigkeiten habt, sondern auch gut ins Team passt.
✨Vorbereitung auf Fragen zur Software-Architektur
Bereitet euch darauf vor, Fragen zur Software-Architektur zu beantworten. Themen wie RESTful APIs, Microservices und Cloud-Architekturen können Teil eures Interviews sein. Zeigt euer Verständnis durch Diskussionen und Beispiele aus eurer bisherigen Arbeit oder Projekte.
