Machine Learning Scientist Python, C/C++ (m/w/d) - Dresden Ref 23419
Machine Learning Scientist mit Python, C/C++ (m/w/d)
In unbefristeter Festanstellung Gehalt: je nach Berufserfahrung etwa 53.000€ bis 63.000€ Standort: Dresden Ref. 23419 Sie werden tief in einige der aufregendsten, innovativsten und interdisziplinärsten KI-Projekte der Welt involviert sein. Sie arbeiten mit Forschern aus dem gesamten Algorithmus Team zusammen, um Forschungscode und wissenschaftliche Ideen in verwertbare, einsetzbare und robuste Software zu übersetzen. Eine leistungsfähige und gut organisierte Infrastruktur zum Experimentieren mit großen Mengen an Bilddaten ist ein Schlüsselfaktor für eine erfolgreiche Algorithmen Entwicklung. Mit all den Anforderungen an Reproduzierbarkeit, Konsistenz, Effizienz und Benutzerfreundlichkeit ist es eindeutig ein herausforderndes und abwechslungsreiches Arbeitsfeld. In enger Zusammenarbeit mit anderen Entwicklern und Nutzern der Infrastruktur wird der wissenschaftliche Softwareingenieur seine Fähigkeiten weiterentwickeln. Was von Ihnen erwartet wird:- Entwickeln und analysieren von Computer Vision und Machine Learning Algorithmen
- Experimentieren, nachforschen und optimieren von Algorithmen
- Instandhaltung und Optimierung von der Software für Experimente und Datenanalyse
- Enge Zusammenarbeit mit dem Entwickler Team, um algorithmische Verbesserungen an die Produkt-Code-Base zu übertragen
- Unterstützung im technischen Support beim Kunden und dem internen Kundendienst
- Doktortitel, abgeschlossenes Studium in Naturwissenschaften oder Ingenieurwesen oder eine vergleichbare Ausbildung/Qualifikation im IT-Bereich
- Mindestens 3 Jahre Forschungserfahrung in Computer Vision und Machine Learning
- Solide Kenntnisse in Mathematik (lineare Analysis, Algebra, Statistik, Numerik)
- 2-3 Jahre Erfahrung mit den Programmiersprachen Python und C/C++, sowie Unix-like OS
- Sie haben mindestens B2 Englischkenntnisse in Wort und Schrift und sehr gutes Deutsch
- Kenntnisse der C++ Features, statistischen Modellierung und Analyse sind wünschenswert
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