Innovation Fellow Vision Deep-Learning

Il contributo che può dare

• Sviluppare e implementare un modello di deep-learning in grado di stimare la visibilità meteorologica a partire dalle immagini delle telecamere
• Definire i requisiti del modello insieme agli stakeholder del settore aeronautico
• Definire un insieme di dati per la formazione e la valutazione
• Addestrare, valutare e migliorare progressivamente i modelli
• Partecipare alla realizzazione dell'ambiente di inferenza produttivo
• Documentare e presentare i risultati ottenuti

Che cosa La contraddistingue

• Laurea universitaria o dottorato in scienze naturali o in ingegneria
• Esperienza pratica nell'implementazione di modelli di deep-learning (DL) (sviluppo con PyTorch, adattamento e messa a punto di modelli pre-addestrati)
• Conoscenza approfondita delle tecniche DL rilevanti (in particolare Vision CNN e Transformer)
• Idealmente, esperienza nella messa in produzione di modelli (MLOps)
• Capacità di lavorare in modo autonomo e orientato alla soluzione
• Buona conoscenza di almeno una lingua ufficiale e dell'inglese

In sintesi

In qualità di Innovation Fellow, per la durata di un anno ti occuperai di una sfida centrale dell'Amministrazione federale e svilupperai autonomamente nuovi approcci per servizi più efficienti. Lavorerai su temi ad impatto diretto, dimostrerai tattica nelle relazioni con le parti interessate e allo stesso tempo beneficerai di condizioni quadro interessanti, contatti preziosi e reali opportunità di progettazione. Visita il sito web per informazioni più dettagliate sul progetto di MeteoSvizzera e sui vantaggi del programma.