Weitere Stellen suchen

Zum Klienten

Weitere Informationen zum Klienten und laufend neue Jobchancen erhalten Sie nach Ihrer Anmeldung und dem Onboarding durch Ihren Fachberater per Mail oder online. Wir freuen uns, Sie persönlich kennenzulernen!

Arbeitsort

Glattbrugg (Distanz und Fahrzeit ab Ihrer Wohnadresse erhalten Sie nach Ihrer Anmeldung)

Jobbeschreibung

AI Machine Learning Engineer 3D Developer (w/m/d)

Ihr Aufgabengebiet

• Entwicklung fortschrittlicher Feature-Extraction- und Datenverarbeitungslösungen für 3D-CAD-, 2D- und Batch-Daten für unsere Machine-Learning-Systeme
• Aufbau, Training und Industrialisierung von Deep-Learning-Modellen, welche Geometrie verstehen und unsere Angebots-, Kalkulations- und Optimierungs-Engines antreiben
• Weiterentwicklung und Erweiterung unserer 2D/3D/CAD-Tools und Geometrielösungen
• Design, Engineering und Verantwortung von Cloud-Services, APIs sowie automatisiertem Modelltraining/-deployment – vom Proof of Concept bis zur Produktion unter realer Last
• Tiefes Arbeiten in vernetzten Cloud-, Daten-, Computer-Vision- und ML-Services über mehrere Sprachen und Plattformen hinweg

Was Sie ausmacht

• Erfahrung in Machine Learning / Deep Learning: reale Entwicklungserfahrung oder ernsthafte Projekte im Bauen, Trainieren und Ausliefern von Modellen (PyTorch, PyTorch Lightning, scikit-learn oder ähnlich), nicht nur Kursarbeit oder Bibliotheksaufrufe
• Starkes mathematisches Verständnis in linearer Algebra, Geometrie, Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung
• Starke Softwareentwicklungskenntnisse: 5+ Jahre Erfahrung mit dynamisch und statisch typisierten Sprachen (z.B. Python plus C++/C#) sowie ausgeprägte Problemlösungsfähigkeiten
• Grundlagen in Game Development / 3D: praktische Erfahrung in Game Development, 3D-Geometrie, Rendering, Fluid-Simulationen, CUDA/GPU-Programmierung oder Ähnlichem
• Produktionserfahrung: Aufbau oder Betrieb von Systemen unter hoher Last
• Von Vorteil: Erfahrung in CAD-Systementwicklung, CNC- bzw. Maschinenbau-Branchenkenntnisse
• Von Vorteil: ML-Industrialisierung mit ONNX, Quantisierung, Docker, MLOps-Praktiken, automatisiertem Modelltraining und -deployment
• Von Vorteil: Arbeit mit grossen Datensätzen – Verarbeitung, Clustering, Filterung, Indexierung und Abfrage sowie statistische Tests und Ausreisseranalysen
• Von Vorteil: Kenntnisse in Cloud-Services (AWS/Azure), SQL- und NoSQL-Datenbanken sowie Full-Stack-Erfahrung (z.B. Angular)

Was diese Stelle ausmacht

• Hohe Autonomie und Freiheit, eigene Lösungen end-to-end zu prototypisieren, zu testen und einzusetzen
• Vielfältiges technisches Umfeld mit physischen Maschinen, Werkshallen und modernen Cloud-Architekturen
• Spürbarer Einfluss auf reale Fertigungsprozesse durch die eigene Arbeit
• Remote-Arbeit möglich, Teilzeit oder Vollzeit