Softwareentwickler, Wahrnehmung und Vision

Unsere Mission
Wir bei Laelaps AI glauben, dass die Robotik in ein transformatives Jahrzehnt eintritt, ähnlich wie die Ankunft des Internets. Fortschritte in den Bereichen KI, Cloud Computing und Hardware verändern die Möglichkeiten autonomer Systeme. Unsere Mission ist es, intelligente Software zu entwickeln, die die physische Sicherheit in der realen Welt ermöglicht und es Robotern und Sensoren ermöglicht, gefährliche und kritische Aufgaben zu erledigen, die Menschen nicht übernehmen sollten. Durch die Entwicklung der Orchestrierungsschicht für intelligente Sicherheit wollen wir eine Welt schaffen, die sicherer, sicherer und widerstandsfähiger ist.
Wir sind ein starkes Gründerteam mit Sitz in Zürich, das von visionären Investoren und Beratern unterstützt wird. Wir gestalten schon heute die Zukunft der Sicherheit!
Die Rolle
Als Computer Vision Engineer bauen und besitzen Sie die Wahrnehmungssysteme hinter unserem Multisensor-Überwachungs- und Robotik-Stack. Dies ist zunächst die Rolle eines Entwicklers: Sie beginnen mit den besten verfügbaren Modellen, serienmäßig dort, wo sie ihre Arbeit erledigen, und intern geschult, wo sie es nicht tun, und verwandeln sie in zuverlässige Echtzeitsysteme, die Objekte kameraübergreifend erkennen, verfolgen und neu identifizieren und effizient auf Edge-Hardware laufen. Wir kümmern uns weniger um neuartige Veröffentlichungen als vielmehr darum, ob das, was Sie erstellen, auf einer Live-Site funktioniert und auch weiterhin funktioniert.

Woran Sie arbeiten werden

• Entwerfen und liefern Sie eine kameraübergreifende Objekt-Reidentifizierung (ReID) für Personen und Fahrzeuge über verteilte Kameranetzwerke, bei allen Licht- und Umgebungsbedingungen.

• Erstellen Sie Objekterkennungs- und Multiobjektverfolgungspipelines mit hohem Durchsatz, die über viele gleichzeitige Videostreams laufen.

• Integrieren und Anpassen von Vision-Language-Modellen (VLMs) für die Erkennung offener Vokabeln, das Verständnis von Szenen und das Situationsbewusstsein des Bedieners.

• Beherrschen Sie den Videoaufnahme- und Streaming-Pfad (RTSP, WebRTC) von der Kamera zum Modell, mit besonderem Augenmerk auf Latenz, Ausfallsicherheit und Handhabung von Dropped-Frames.

• Modelle auf Edge-Hardware optimieren und bereitstellen: TensorRT, Quantisierung (INT8/FP16), Pruning und andere Techniken, um Echtzeitziele auf Jetson- und Edge-Klasse-Geräten zu erreichen.

• Bewerten, verfeinern und integrieren Sie vorhandene Open-Source- und kommerzielle Modelle und trainieren Sie benutzerdefinierte Modelle, wenn Standardoptionen nicht ausreichen, und wissen Sie, wann die richtige Wahl ist.

• Arbeiten Sie eng mit den Software- und Robotikteams zusammen, damit die Wahrnehmungsergebnisse in die nachgelagerte Autonomie und Alarmierung einfließen.

Wen wir suchen
Wir suchen einen starken Ingenieur, der Computer-Vision- oder ML-Systeme in die Produktion gebracht hat, idealerweise in einer verkörperten, multikamera- oder multimodalen Umgebung. Sie denken gründlich über Daten, Auswertungen und darüber nach, wo Modelle unter realen Einschränkungen versagen. Sie freuen sich, ein bestehendes Modell auf dem neuesten Stand der Technik zu nehmen und die unrühmliche Arbeit zu erledigen, es schnell, zuverlässig und auf Hardware einsetzbar zu machen, und genauso gerne trainieren Sie Ihr eigenes Modell, wenn nichts von der Stange passt. Sie messen den Erfolg daran, ob das System auf einer Live-Site funktioniert, nicht an der Neuheit.

Ihr Hintergrund:

• Nachgewiesene Erfolgsbilanz beim Aufbau und der Bereitstellung von Computer-Vision- oder ML-Systemen in der Produktion (3+ Jahre oder gleichwertige Tiefe).

• Ausgeprägtes Verständnis der SOTA-Techniken für kameraübergreifende ReID, Objekterkennung und Multiobjektverfolgung.

• Praktische Erfahrung mit VLMs und ein praktisches Verständnis der aktuellen Modelllandschaft.

• Solide Kenntnisse des Echtzeit-Video-Streamings (RTSP, WebRTC) und der Realität von Multi-Stream-Pipelines.

• Erfahrung in der Umsetzung von Modellen vom Prototyp bis zur Bereitstellung auf Edge-Hardware: TensorRT, Quantisierung, Latenzoptimierung.

• Starke Python- und PyTorch- (oder JAX-)Kenntnisse mit einer System-Builder-Denkweise: Sie liefern funktionierende Systeme, bauen auf SOTA auf und schulen bei Bedarf Ihre eigenen.

• Umfassende ML-Kompetenz über die Vision hinaus und solide Software-Engineering-Hygiene: Versionskontrolle, Reproduzierbarkeit, Bewertungsdisziplin.

• Starke Datenpipeline-Kenntnisse: Kuratieren, Bereinigen, Kennzeichnen und Verwalten großer Bild- und Videodatensätze.

Schön zu haben:

• Erfahrung mit NVIDIA DeepStream.

• MLOps-Erfahrung: Modellversionierung, CI/CD für ML, Überwachung bereitgestellter Modelle vor Ort.

• Vertrautheit mit RAG- und LLM-basierten Pipelines und deren Integration in ein umfassenderes System.

• Hintergrundwissen in den Bereichen Überwachung, Robotik oder sicherheitskritische/Verteidigungssysteme, einschließlich On-Prem- oder Air-Gap-Einsatz.

• Veröffentlichungen an Top-Veranstaltungsorten (ICCV, CVPR, ICLR, NeurIPS) sind ein Plus, werden aber nicht erwartet. Wir legen mehr Wert auf ausgelieferte Systeme.

Was wir anbieten

• Eigenverantwortung: Sie sind der Erste, der das Team, das Sie einstellen, aufbaut und leitet.

• Mission: autonome Sicherheit, die die Sicherheit von Menschen und kritischen Standorten gewährleistet, auch in der Verteidigung.

• Karriereweg: ein Sitz im Erdgeschoss mit echtem Laufsteg. Beweisen Sie Ihren Wert und Sie werden keine Hürden mehr haben, um zu wachsen.

• Team: Arbeiten Sie direkt mit promovierten Mitbegründern in den Bereichen KI, Robotik und Physik zusammen, zusammen mit einem starken (und unterhaltsamen) Gründerteam.

• Vergütung: Wettbewerbsfähiges Aktien-/Gehaltspaket

• Kultur: ein kleines, internationales Gründerteam, das es mit dem Aufbau ernst meint, sich selbst aber nicht zu ernst nimmt.

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Quelle: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.ch/jobs/companies/laelaps/software-engineer-perception-vision-zurich-22080)