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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Deep Learning- und Computer Vision-Methoden zur Analyse von Umweltdaten.
- Arbeitgeber: Universität Zürich, führend in Forschung und Bildung.
- Mitarbeitervorteile: Attraktive Angebote, inspirierendes Arbeitsumfeld und Zugang zu modernster Forschung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des gesellschaftlichen Wohlbefindens mit spannenden Technologien.
- Gewünschte Qualifikationen: Exzellenter Abschluss in Informatik oder verwandten Bereichen, Programmiererfahrung in Python.
- Andere Informationen: Flexible Arbeitsbedingungen und Möglichkeiten zur persönlichen Weiterentwicklung.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 36000 - 60000 € pro Jahr.
Your responsibilities
The successful candidate will work on a project in the EcoVision Lab in cooperation with a large project consortium to build a Public Data Lab for measuring societal wellbeing under changing circumstances together with more partners from the University of Zurich, the Statistical Office of the Canton of Zurich, and the Zurich University of the Arts. Emphasis for the doctoral project is on developing deep learning and computer vision methods to jointly analyse street-view and depth imagery, aerial and terrrestrial laser scans, satellite imagery etc. in combination with auxiliary map layers provided by the project partners, cantonal and federal Swiss agencies to come up with dense, high-resolution, spatially explicit indicators of green spaces with emphasis on societal and environmental well-being. Potential indicator domains include biomass, vegetation density, plant species, plant health etc. while project leaves ample room to explore various exciting technical avenues like uncertainty quantification, interpretability, and explainability in deep neural networks, attention-based approaches, text-to-image/point cloud translation, or diffusion models, for example.
Your profile
We are looking for candidates with an interest in performing innovative research, strong motivation, and an interest in software development. An ideal candidate will have:
- an excellent degree (. or equivalent) in Computer Science, Machine Learning, or a related field (e.g. Electrical Engineering, Applied Mathematics)
- strong mathematical understanding
- experience in programming, preferably in Python, and engineering
- prior experience in machine learning, computer vision and remote sensing
Furthermore, the candidate should be fluent in English, both written and spoken.
What we offer
Our employees benefit from a wide range of attractive offers. More
Location
Department of Mathematical Modeling and Machine Learning (DM3L)
Information on your application
Please submit your complete application (motivation letter, curriculum vitae, school and university score records, contact details of at least two referees) via the link. The deadline for applications is 31st of Octoberand the desired starting date is earlySelection will start immediately, so early submissions are encouraged.
Further information
Questions about the job
Prof. Jan Dirk Wegner
Professor
Working at UZH
The University of Zurich, Switzerland\’s largest university, offers a range of attractive positions in various subject areas and professional fields. With around 10,000 employees and currently 12 professional apprenticeship streams the University offers an inspiring working environment on cutting-edge research and top-class education. Put your talent and skills to work with us. Find out more about UZH as an employer!
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Doctoral Candidate In Computer Vision And Machine Learning - Analysis Of Green S Arbeitgeber: Universität Zürich
Kontaktperson:
Universität Zürich HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Doctoral Candidate In Computer Vision And Machine Learning - Analysis Of Green S
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze jede Gelegenheit, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Besuche Konferenzen, Workshops oder Meetups und sprich mit anderen über deine Interessen im Bereich Computer Vision und Machine Learning. Oft ergeben sich so Chancen, die nicht in Stellenanzeigen stehen.
✨Zeige deine Projekte!
Hast du an spannenden Projekten gearbeitet? Teile sie auf Plattformen wie GitHub oder in deinem Portfolio. Zeige, was du kannst und wie du dein Wissen in der Praxis anwendest. Das macht dich für potenzielle Arbeitgeber viel attraktiver!
✨Bereite dich auf Interviews vor!
Mach dich mit typischen Fragen im Bereich Machine Learning und Computer Vision vertraut. Übe deine Antworten und sei bereit, deine Denkweise zu erklären. Zeige, dass du nicht nur die Theorie beherrschst, sondern auch praktische Lösungen anbieten kannst.
✨Bewirb dich direkt über unsere Website!
Wenn du an der Stelle interessiert bist, bewirb dich direkt über unsere Website. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und direkt an die richtigen Leute gelangt. Lass uns gemeinsam an innovativen Projekten arbeiten!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Doctoral Candidate In Computer Vision And Machine Learning - Analysis Of Green S
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Motivationsschreiben: Dein Motivationsschreiben sollte klar und prägnant sein. Erkläre, warum du dich für das Projekt interessierst und was dich motiviert, in diesem Bereich zu forschen. Zeig uns deine Leidenschaft für Computer Vision und Machine Learning!
Lebenslauf: Achte darauf, dass dein Lebenslauf übersichtlich und gut strukturiert ist. Hebe relevante Erfahrungen und Fähigkeiten hervor, die zu den Anforderungen der Stelle passen. Wir wollen sehen, was du drauf hast!
Referenzen: Vergiss nicht, die Kontaktdaten von mindestens zwei Referenzen anzugeben. Wähle Personen aus, die deine Fähigkeiten und Erfahrungen gut einschätzen können. Das gibt uns einen besseren Eindruck von dir!
Frühzeitig bewerben: Da die Auswahl sofort beginnt, empfehlen wir dir, deine Bewerbung so früh wie möglich einzureichen. So erhöhst du deine Chancen, im Auswahlprozess berücksichtigt zu werden. Bewirb dich direkt über unsere Website!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Universität Zürich vorbereitest
✨Verstehe die Projektziele
Mach dich mit den Zielen des EcoVision Lab vertraut. Informiere dich über die spezifischen Herausforderungen, die das Projekt adressiert, und über die Technologien, die verwendet werden. So kannst du im Interview gezielt zeigen, wie deine Fähigkeiten in Computer Vision und Machine Learning zur Lösung dieser Probleme beitragen können.
✨Bereite technische Fragen vor
Erwarte technische Fragen zu Deep Learning, Computer Vision und Programmierung in Python. Übe, wie du deine bisherigen Erfahrungen und Projekte klar und präzise erklären kannst. Zeige, dass du nicht nur die Theorie verstehst, sondern auch praktische Anwendungen und Lösungen entwickeln kannst.
✨Zeige deine Leidenschaft für Forschung
Betone dein Interesse an innovativer Forschung und wie du dich in diesem Bereich weiterentwickeln möchtest. Teile Beispiele von Projekten oder Themen, die dich begeistern, und erkläre, wie diese mit den Zielen des Projekts übereinstimmen. Deine Motivation wird einen großen Eindruck hinterlassen.
✨Fragen stellen
Bereite einige durchdachte Fragen vor, die du am Ende des Interviews stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und dem Team. Frage nach den nächsten Schritten im Projekt oder wie das Team zusammenarbeitet, um die Ziele zu erreichen. Das gibt dir auch wertvolle Einblicke in die Unternehmenskultur.
