Auf einen Blick
Entwickeln Sie sicherheitskritische Computer Vision Systeme mit Deep Learning. Trainieren Sie Modelle, die in komplexen, realen Umgebungen zuverlässig performiert und regulatorischen Anforderungen entsprechen.
💰 ~€110.000–170.000/Jahr (geschätzt)
📊 Senior
🕒 Vollzeit
🌍 Vor Ort
🗺️ EMEA
- 5+ Jahre Deep-Learning-Erfahrung
- Computer-Vision-Spezialisierung
- C++ oder Rust-Programmierung
- Sicherheitskritische Systeme
Deep Learning
Computer Vision
C++
Rust
Gehalt geschätzt anhand Senior Machine Learning Engineer mit Safety-Critical-Fokus, Schweiz. Kein Gehalt in der Anzeige angegeben.
✅ Geeignet für
- Erfahrene Deep-Learning-Ingenieure
- Computer-Vision-Spezialisten
- KI-Sicherheits-Experten
🚫 Weniger geeignet
- Anfänger ohne Deep-Learning-Erfahrung
- Kandidaten ohne Sicherheitskritische-System-Kenntnisse
- Reine Datenwissenschaftler
💡 Gut zu wissen
- 5+ Jahre Deep-Learning-Erfahrung sind erforderlich
- Sicherheitskritische Systeme sind der Fokus
- Master/PhD ist bevorzugt
- Zürich-basierte Position
Über das Unternehmen
Destinus und das Daedalean-AI-Teilen, das den Innovationsprozess bei der Entwicklung von sicherheitskritischen KI-Systemen für autonome Luftfahrzeuge antreibt. Wir kombinieren Luft fahrt-Ingenieurwesen und künstliche Intelligenz, um nächste-Generation autonomer Flugzeuge zu entwickeln.
Deine Aufgaben
- Design, Training und Optimierung von Deep-Learning-Modellen für Computer Vision in sicherheitskritischen Umgebungen
- Eigenverantwortung für die vollständige ML-Lebenszyklen von Datenstrategie bis Bereitstellung
- Entwicklung robuster Evaluierungs-Pipelines zur Gewährleistung strenger Zuverlässigkeits- und Sicherheits-Anforderungen
- Arbeit an ML-Zertifizierungs-Aktivitäten
- Nutzung von Transfer-Learning und Simulation zur Skalierung von Training
- Zusammenarbeit mit Software-, Systemen- und Flug-Teams zur Integration von ML-Modellen
- Kontinuierliches Drücken der Modell-Leistung unter Edge-Cases
Deine Voraussetzungen
- Starke Programmierfähigkeiten in C++ oder Rust
- Mindestens 5 Jahre praktische Erfahrung in Deep Learning für Computer Vision
- Erfahrung über den gesamten ML-Stack hinweg
- Solides Verständnis von Data-Centric-AI-Ansätzen
- Erfahrung mit Simulations-Umgebungen oder synthetischer Daten-Generierung ist von Vorteil
- Erfahrung mit Sensoren, besonders Wärmebildkameras ist von Vorteil
- Master oder PhD in Informatik, Physik, Mathematik oder verwandtem technischen Bereich
