Machine Learning Engineer

Stellen Sie sich vor, intelligente Systeme zu entwickeln, die nicht nur unter perfekten Laborbedingungen funktionieren, sondern auch in der realen Welt zuverlässig arbeiten, wo Unsicherheit die Norm ist und Versagen keine Option darstellt. Als Machine Learning Engineer werden Sie die Grenzen der Computer Vision erweitern, indem Sie neuronale Netzwerke entwerfen, trainieren und validieren, die in komplexen, sicherheitskritischen Umgebungen operieren. Ihre Arbeit wird direkt beeinflussen, wie autonome Systeme die Welt wahrnehmen und mit ihr interagieren, indem sie Deep Learning, Simulation und rigorose Verifizierung in eine nahtlose Pipeline integrieren.

Bei Destinus gestalten wir die Zukunft der Verteidigung durch Hochgeschwindigkeits- und autonome Flugtechnologien. Wir entwickeln unbemannte Luftfahrtsysteme der nächsten Generation, die höhere Geschwindigkeit, Präzision und Effizienz bieten und Regierungen sowie Verteidigungsorganisationen bei mission-kritischen Operationen weltweit unterstützen. Daedalean AG, das KI- und Autonomiezentrum der Destinus-Gruppe, spielt eine Schlüsselrolle in dieser Vision. Wir entwickeln sicherheitskritische KI-Systeme an der Schnittstelle zwischen fortschrittlicher Forschung und realer Luftfahrt und ermöglichen Maschinen, in Echtzeit zu erkennen, zu verstehen und Entscheidungen zu treffen.

Was Sie tun werden:

• Entwerfen, trainieren und optimieren von Deep Learning-Modellen für Computer Vision-Aufgaben in hochdynamischen und sicherheitskritischen Umgebungen
• Verantwortung für den gesamten ML-Lebenszyklus, von der Datenstrategie und Modellarchitektur bis hin zu Bereitstellung und Leistungsüberwachung
• Entwicklung robuster Evaluierungspipelines, um sicherzustellen, dass Modelle strengen Zuverlässigkeits- und Sicherheitsanforderungen entsprechen
• Arbeiten an ML-Zertifizierungsaktivitäten, Validierung des Modellverhaltens unter definierten regulatorischen Rahmenbedingungen
• Nutzung von Transferlernen und Simulation, um Training und Tests über die Einschränkungen realer Daten hinaus zu skalieren
• Enge Zusammenarbeit mit Software-, System- und Flugteams zur Integration von ML-Modellen in reale Anwendungen
• Kontinuierliches Vorantreiben der Modellleistung in Bezug auf Randfälle, Umweltvariabilität und operationale Einschränkungen

Was Sie benötigen:

• Starke Programmierkenntnisse in C++ oder Rust
• Master- oder Doktortitel in Informatik, Physik, Mathematik oder einem verwandten technischen Bereich
• Mindestens 5 Jahre praktische Erfahrung im Deep Learning für Computer Vision
• Erfahrung im gesamten ML-Stack, einschließlich Modellentwurf, Trainingspipelines und Evaluierungssystemen
• Solides Verständnis von datenzentrierten KI-Ansätzen, einschließlich Datensatzkuratierung und Augmentierungsstrategien
• Erfahrung mit Simulationsumgebungen oder synthetischer Datengenerierung ist ein großer Vorteil
• Nachgewiesene Fähigkeit, komplexe Forschungsprobleme über längere Zeiträume hinweg sowohl in akademischen als auch in industriellen Umgebungen zu lösen

Wer Sie sind:

Sie gedeihen in Umgebungen, in denen Probleme schwierig, mehrdeutig und wert sind, gelöst zu werden. Sie trainieren nicht nur Modelle, sondern konstruieren Systeme, die jedes Mal funktionieren müssen. Sie denken langfristig, validieren alles und übernehmen die Verantwortung für die Leistung in der realen Welt. Wenn andere bei „gut genug“ aufhören, treiben Sie weiter, bis es zuverlässig, skalierbar und zertifizierbar ist.