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Chooch AI
Chooch AI
51 – 200 Mitarbeitende
FertigungGesundheitswesenLogistik
Chooch AI entwickelt Computer-Vision-Software, die Bilder und Videos in Echtzeit in operative Erkenntnisse und automatisierte Aktionen umwandelt. Die Plattform unterstützt die Bestandsverwaltung in Krankenhäusern, die Fernüberwachung von Patientinnen und Patienten zur Erkennung von Stürzen und Notlagen sowie die Sicherheitsüberwachung von Einrichtungen. Sie lässt sich mit bestehenden ERP- und Sicherheitssystemen verbinden, um Warnmeldungen, Nachbestellungen und damit verbundene Abläufe zu automatisieren. Angeboten wird sie über APIs, Edge-Geräte und eine SaaS-Plattform für Einrichtungen im Gesundheitswesen und Gebäudebetreiber. Die Arbeit des Unternehmens erstreckt sich auf Gesundheitswesen, Logistik und Fertigung.
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Stellen im Unternehmen

Machine-Learning-Ingenieur (hybrid)

Entwickle und betreibe Computer-Vision-Modelle für die intelligente Kameraplattform von Chooch AI. Unterstütze Kundeneinführungen in den Bereichen Gesundheitswesen, Fertigung und Einzelhandel.

USVereinigte StaatenCAKalifornien
120.000 $ – 180.000 $ / Jahr
HybridVollzeitMittlere StufeSeniorErforderliche Sprache: EnglischMachine-Learning-Ingenieur
AWSAzureCloudDockerLinuxPythonPyTorchTensorFlow

Beschreibung

  • Entwirf, trainiere und verbessere Computer-Vision-Modelle für Video- und Bilddaten von Kunden.
  • Passe vortrainierte Vision-Modelle und Foundation-Modelle an neue Anwendungsfälle von Kunden an, auch wenn nur wenige gelabelte Daten vorliegen.
  • Verwalte Datenpipelines von der Kuratierung und Kennzeichnung über Augmentierung und synthetische Daten bis zur Versionierung von Datensätzen.
  • Bereite Modelle mit Verfahren wie Quantisierung, Pruning, Distillation, ONNX-Export und TensorRT für den Produktiveinsatz und Edge-Geräte vor.
  • Erstelle Evaluierungssuiten mit Kennzahlen wie mAP, Präzision und Trefferquote sowie Fehlalarmen pro Kamerastunde.
  • Stelle Produktionsmodelle bereit und überwache sie, untersuche Drift und Fehler und trainiere sie bei Bedarf erneut.
  • Überführe Anforderungen gemeinsam mit Produktteams, Solution Engineers und Kunden in messbare Modellspezifikationen.
  • Schreibe, teste und überprüfe Code und wirke an gemeinsam genutzten Tools für maschinelles Lernen mit.
  • Unterstütze die Erfassung, Verarbeitung und Pflege von Daten für das Training und Testen von Modellen.
  • Verbinde Modelle für maschinelles Lernen mit übergeordneten Produkten und Systemen.
  • Reise bei Bedarf zu Kundenstandorten und führe Feldtests für Live-Einführungen durch.
  • Bewerte die Modellleistung mit qualitativen und quantitativen Methoden und verbessere anschließend Genauigkeit und Effizienz.
  • Verfolge Entwicklungen im maschinellen Lernen und in der Computer Vision und setze sie ein.
  • Löse komplexe Probleme bei der Entwicklung und Bereitstellung von Computer-Vision-Systemen.

Anforderungen

  • Du bringst 3–5 Jahre Berufserfahrung in der Entwicklung von Machine-Learning-Systemen mit, davon mindestens 2 Jahre mit Schwerpunkt Computer Vision.
  • Du hast einen Bachelor- oder Masterabschluss in Informatik, Elektrotechnik, Mathematik oder einem verwandten Fach oder gleichwertige praktische Erfahrung.
  • Du verfügst über sehr gute Python-Kenntnisse und praktische Erfahrung im Training und Debugging von Deep-Learning-Modellen mit PyTorch oder TensorFlow.
  • Du hast mindestens ein Computer-Vision-Modell in einer Produktionsumgebung bereitgestellt und kannst die damit verbundenen Abwägungen erläutern.
  • Du kennst CNN- und Transformer-Architekturen für Detektion, Segmentierung und Klassifizierung.
  • Du hast Erfahrung mit OpenCV und der Bild- oder Videoverarbeitung, einschließlich Stream-Decodierung, Vorverarbeitung und Augmentierung.
  • Du kennst Methoden zur Optimierung der Modellinferenz wie ONNX, TensorRT oder Quantisierung.
  • Du bist mit Docker, Git, Linux und GPU-Training in einer Cloud-Umgebung wie AWS oder Azure vertraut.
  • Du verstehst die Grundlagen des maschinellen Lernens, darunter Loss-Funktionen, Overfitting, Klassenungleichgewicht, Evaluierungsmetriken und Versuchsdesign.
  • Du kommunizierst klar in Wort und Schrift und kannst auch Personen ohne ML-Hintergrund das Verhalten von Modellen erklären.

Zusatzleistungen

  • Krankenversicherungsschutz.
  • Zahnversicherungsschutz.
  • Sehversicherungsschutz.
  • 401(k)-Plan mit 3 % Arbeitgeberzuschuss.
  • Umfangreiche bezahlte Freistellung.
  • Enthaltene Lebensversicherungspolicen.

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