Forschungsingenieur für maschinelles Lernen – Visuelle Navigation

Über uns
Harmattan AI ist ein erstklassiges Verteidigungsunternehmen der nächsten Generation, das autonome und skalierbare Verteidigungssysteme aufbaut. Nach dem Abschluss einer Serie-B-Finanzierung im Wert von 200 Millionen US-Dollar, bei der das Unternehmen einen Wert von 1,4 Milliarden US-Dollar hat, erweitern wir unsere Teams und Fähigkeiten, um den alliierten Streitkräften unternehmenskritische Systeme zu liefern.
Unsere Arbeit wird von klaren Werten geleitet: Technologien mit realer Wirkung zu entwickeln, bei allem, was wir tun, nach Exzellenz zu streben, ehrgeizige Ziele zu setzen und die schwierigsten technischen Herausforderungen anzunehmen. Wir sind in einem anspruchsvollen Umfeld tätig, in dem Genauigkeit, Eigenverantwortung und Ausführung erwartet werden.

Als ML-Forschungsingenieur im Visual Navigation-Team werden Sie frühzeitig zu uns stoßen und maßgeblichen Einfluss auf unsere technische Ausrichtung nehmen. Sie arbeiten von Paris, Lausanne oder Zürich aus und konzentrieren sich auf die Entwicklung von Modellen für maschinelles Lernen, damit unsere Drohnen auf dem Schlachtfeld navigieren können. Die Aufgaben reichen von der Datenkuratierung und der Definition der Modellarchitektur bis hin zu Inferenzen an Bord unserer Drohnen.
Verantwortlichkeiten

• DL-Algorithmusentwicklung: Entwerfen Sie Deep-Learning-Modelle, um die Umgebung einer Drohne in mehreren Modalitäten zu analysieren und ihre Lokalisierung über Zeit und Raum zu ermöglichen.

• Edge-KI-Optimierung: Einbetten von Modellen auf heterogenen Plattformen mit begrenzter gemeinsamer Rechenleistung. Optimieren Sie Kompromisse zwischen Modellgeschwindigkeit und -genauigkeit, um die Pipeline-Latenz zu minimieren.

• Teamübergreifende Zusammenarbeit: Arbeiten Sie mit den VIO-, Navigations- und Embedded-Software-Teams zusammen, um eine robuste Echtzeit-Lokalisierungspipeline aufzubauen und den Stakeholdern die Kompromisse klar zu kommunizieren.

• Forschung und Innovation: Bleiben Sie an der Spitze der wissenschaftlichen Trends im Deep Learning, um dem Team modernste Methoden vorzustellen.

• Pipeline-Management und MLOps: Erstellen, umfangreiche Änderungen und Verwalten von Trainings-, Evaluierungs- und MLOps-Pipelines bei gleichzeitiger Sicherstellung von Reproduzierbarkeit, robuster Protokollierung und Versionskontrolle.

• Validierung und Feldtests: Nehmen Sie aktiv an realen Flugtests teil. Analysieren Sie Fehler vor Ort, um bereitgestellte Modelle kontinuierlich zu iterieren und zu verbessern.

Anforderungen an Kandidaten

• Bildungshintergrund: Starke akademische Leistungen mit einem MINT-Abschluss (z. B. Informatik, maschinelles Lernen, Robotik, Mathematik).

• Deep Learning- und Computer Vision-Expertise: Nachgewiesene Erfolgsbilanz bei der Erforschung und Produktion von Deep Learning-Modellen für Computer Vision in der Branche (Drohnen, Robotik, autonome Fahrzeuge usw.)

• Technische Kompetenz: Kenntnisse in Python und DL-Frameworks (PyTorch/Lightning). Erfahrung mit MLOps und Edge-Deployment-Optimierung.

Professionelle Eigenschaften:

• Sehr strukturiert, analytisch und forschungsorientiert.

• Hervorragender Kommunikator, der in der Lage ist, komplexes algorithmisches Benchmarking für nachgeschaltete Benutzer und Stakeholder zu vermitteln.

• Gedeiht in einem schnelllebigen Umfeld mit einer praxisorientierten „Keine Aufgabe ist zu klein“-Mentalität.

• Engagement: 100 % Engagement für die Mission, Vision und Wachstumspläne von Harmattan AI, bereit, die Extrameile für operative Exzellenz zu gehen.

Wir freuen uns darauf zu hören, wie Sie bei Harmattan AI die Zukunft autonomer Verteidigungssysteme mitgestalten können.
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Quelle: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.ch/jobs/companies/harmattan-ai/machine-learning-research-engineer-visual-navigation-lausanne-360098)