Ingeniero de Investigación en Aprendizaje Automático – Navegación Visual

Sobre nosotros
Harmattan AI es un sistema de defensa de próxima generación que construye sistemas de defensa autónomos y escalables. Tras el cierre de una Serie B de 200 millones de dólares, que valora la empresa en 1.400 millones de dólares, estamos ampliando nuestros equipos y capacidades para entregar sistemas de misión crítica a las fuerzas aliadas.
Nuestro trabajo está guiado por valores claros: desarrollar tecnologías con impacto en el mundo real, buscar la excelencia en todo lo que hacemos, establecer objetivos ambiciosos y asumir los desafíos técnicos más difíciles. Operamos en un entorno exigente donde se espera rigor, propiedad y ejecución.

Como ingeniero de investigación de ML en el equipo de navegación visual, se unirá a nosotros en una etapa temprana para influir en gran medida en nuestra dirección técnica. Operando desde París, Lausana o Zurich, se concentrará en desarrollar modelos de aprendizaje automático para permitir que nuestros drones naveguen en el campo de batalla, con responsabilidades que van desde la conservación de datos y la definición de la arquitectura del modelo hasta la inferencia a bordo de nuestros drones.
Responsabilidades

• Desarrollo de algoritmos DL: Diseñar modelos de aprendizaje profundo para analizar el entorno de un dron en múltiples modalidades y permitir su localización a través del tiempo y el espacio.

• Optimización de Edge AI: integre modelos en plataformas heterogéneas con computación compartida limitada. Optimice las compensaciones entre la velocidad y la precisión del modelo para minimizar la latencia del proceso.

• Colaboración entre equipos: asóciese con los equipos de VIO, Navegación y Software integrado para crear un canal de localización sólido y en tiempo real, comunicando claramente las compensaciones a las partes interesadas.

• Investigación e Innovación: Mantenerse a la vanguardia absoluta de las tendencias científicas en Deep Learning para introducir metodologías de vanguardia al equipo.

• Gestión de canalizaciones y MLOps: cree, modifique en gran medida y administre canalizaciones de capacitación, evaluación y MLOps al tiempo que garantiza la reproducibilidad, un registro sólido y un control de versiones.

• Validación y pruebas de campo: participe activamente en pruebas de vuelo del mundo real. Analice fallas en el campo para iterar y mejorar continuamente los modelos implementados.

Requisitos del candidato

• Antecedentes educativos: expediente académico sólido con un título en STEM (por ejemplo, ciencias de la computación, aprendizaje automático, robótica, matemáticas).

• Experiencia en aprendizaje profundo y visión por computadora: trayectoria comprobada en la investigación y producción de modelos de aprendizaje profundo para visión por computadora en la industria (drones, robótica, vehículos autónomos, etc.)

• Competencia Técnica: Dominio de los frameworks Python y DL (PyTorch/Lightning). Experiencia con MLOps y optimización de la implementación perimetral.

Atributos profesionales:

• Altamente estructurado, analítico y orientado a la investigación.

• Excelente comunicador capaz de traducir evaluaciones comparativas algorítmicas complejas a usuarios intermedios y partes interesadas.

• Prospera en un entorno acelerado con una mentalidad práctica de “ninguna tarea es demasiado pequeña”.

• Compromiso: 100% de dedicación a la misión, visión y planes de crecimiento de Harmattan AI, listo para hacer un esfuerzo adicional para lograr la excelencia operativa.

Esperamos saber cómo puede ayudar a dar forma al futuro de los sistemas de defensa autónomos en Harmattan AI.
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Fuente: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.ch/jobs/companies/harmattan-ai/machine-learning-research-engineer-visual-navigation-lausanne-360098)