Leitender/leitender Wissenschaftler für maschinelles Lernen in Droneops

DroneOps ist auf fortschrittliche Navigationssysteme für UAV-Operationen spezialisiert. Unser Schwerpunkt liegt auf der Entwicklung robuster Lösungen, die die Autonomie und Zuverlässigkeit von UAVs verbessern und den Betrieb in Umgebungen erleichtern, in denen herkömmliches GPS möglicherweise beeinträchtigt ist. Unsere Technologie ist für die Integration in eine Reihe von UAV-Plattformen konzipiert und bietet Präzision, Belastbarkeit und kostengünstige Verbesserungen bestehender Hardware.

MUSS FÄHIGKEITEN HABEN:< /strong>

• 4+ Jahre kommerzielle Erfahrung als Wissenschaftler für maschinelles Lernen
• Ausgeprägte Kenntnisse in linearer Algebra, Analysis, Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie
• Kenntnisse und Erfahrung mit Algorithmen und Datenstrukturen
• Ausgeprägte Erfahrung mit maschinellem Lernen
• Expertise in Bereichen der Computer Vision
• Kenntnisse moderner neuronaler Netzwerkarchitekturen (DNN, CNN, LSTM usw.)
• Erfahrung mit mindestens einem der Deep-Learning-Frameworks (Tensorflow, PyTorch)
• Mindestens Englischniveau der oberen Mittelstufe (mündlich und schriftlich)
•  

SCHÖN, FÄHIGKEITEN ZU HABEN:

• Erfahrung mit Produktions-ML/DL-Frameworks (OpenVino, TensorRT usw.)
• Docker-Praxiserfahrung
• Erfahrung mit Cloud-Computing-Plattformen (AWS, GCloud, Azure)
• Erfahrung mit Computer-Vision-Systemen.
• Erfahrung mit Edge-KI-Hardware und eingebetteten Systemen.
•  

DEINE AUFGABEN UMFASSEN:

• Vollständige Data-Science-Projekte
• Datenanalyse und Datensatzvorbereitung
• Entwicklung modernster ML-Modelle für Computer Vision und deren Bereitstellung auf eingebetteten Plattformen.< /li>
• Manchmal erfordert dies die Fähigkeit, Methoden aus wissenschaftlichen Arbeiten zu implementieren und auf neue Bereiche anzuwenden
•  

WIR BIETEN:< /strong>

• Entwicklung eines erstklassigen Algorithmus für maschinelles Lernen, der sich mit der UAV-Navigation befasst
• Weltklasse-Experten, die bereit sind, beruflich voranzukommen
• Beruflicher Wachstumsplan und Unterstützung durch Teamleiter
• Verantwortung für Forschung und Entwicklung
• Teilnahme an weltweiten Technologiekonferenzen und Wettbewerben
• Teilnahme an regelmäßigen Bildungsaktivitäten
• Teil eines multikulturellen Unternehmens mit einer unterhaltsamen und unbeschwerten Atmosphäre sein
• Von überall arbeiten mit flexiblen Arbeitszeiten
• Bezahlter Urlaub und Krankheitstage