Innovation Fellow Vision Deep Learning

Diesen Beitrag können Sie leisten

• Ein Deep-Learning Modell entwickeln und implementieren, welches die meteorologische Sichtweite aus Kamerabildern schätzt
• Mit den Stakeholdern aus der Aviatik die Anforderungen ans Modell definieren
• Einen Datensatz für Training und Evaluation zusammenstellen
• Modelle trainieren, auswerten und schrittweise verbessern
• Beim Aufbau der produktiven Inferenzumgebung mitarbeiten
• Die erreichten Resultate dokumentieren und präsentieren

Das macht Sie einzigartig

• Abgeschlossenes Hochschulstudium oder Doktorat in den Natur- oder Ingenieurwissenschaften
• Praktische Erfahrung mit der Implementierung von Deep-Learning (DL) Modellen (Entwicklung mit PyTorch, Adaption und Finetuning von vortrainierten Modellen)
• Fundierte Kenntnisse der relevanten DL-Techniken (insbesondere Vision CNNs und Transformer)
• Idealerweise Erfahrung mit dem produktiven Betrieb von Modellen (MLops)
• Selbständiges und lösungsorientiertes Arbeiten
• Gute Kenntnisse mindestens einer Amtssprache und des Englischen

Auf den Punkt gebracht

Als Innovation Fellow treibst du während eines Jahres eine zentrale Herausforderung der Bundesverwaltung voran und entwickelst selbstständig neue Ansätze für effizientere Services. Du arbeitest an Themen mit direktem Impact, nutzt dein Fingerspitzengefühl im Umgang mit Stakeholdern und profitierst gleichzeitig von interessanten Rahmenbedingungen, wertvollen Kontakten und echten Gestaltungsmöglichkeiten. Informiere dich auf der Webseite vertieft zum Projekt bei MeteoSchweiz und den Vorteilen des Programms.