In sintesi
- Mansioni: Unisciti al nostro team 3D AI per lavorare su progetti innovativi e complessi.
- Azienda: Azienda tecnologica all'avanguardia con una cultura collaborativa.
- Benefit: Stipendio competitivo, opzioni azionarie, supporto per il trasferimento e orari flessibili.
- Altre informazioni: Opportunità di partecipare a conferenze globali come SIGGRAPH e CVPR.
- Perché questo lavoro: Fai la differenza in un ambiente di ricerca con impatto reale e clienti di livello mondiale.
- Qualifiche: Master o PhD in informatica, visione artificiale o campi correlati e 3+ anni di esperienza.
La retribuzione prevista è compresa tra 135000 - 165000 € per anno.
Unisciti al nostro team centrale di AI 3D: ricercatori e ingegneri che lavorano su tutta la catena 3D: dalla cattura dei dati grezzi e ricostruzione geometrica al rendering neurale e sintesi di materiali generativi. Il team unisce rigore accademico e realtà produttiva, muovendosi rapidamente senza perdere profondità. La collaborazione è stretta, la gerarchia è piatta e i problemi sono genuinamente difficili.
Cosa potrebbe essere questo ruolo
Questa è una chiamata aperta per persone talentuose che lavorano nel 3D; sia che il tuo background sia nella visione artificiale, nel rendering o nell'apprendimento automatico. Non stiamo assumendo per uno specifico fisso; stiamo cercando persone che siano eccellenti in almeno uno di questi settori e curiose riguardo agli altri. A seconda del tuo background e dei tuoi interessi, potresti lavorare su:
- Visione e Ricostruzione 3D: costruzione della base geometrica del nostro pipeline di scansione: calibrazione multi-camera, ricostruzione basata su caratteristiche, struttura da movimento e ottimizzazione di mesh ad alta precisione. Integrazione di componenti appresi dove superano i metodi classici.
- Rendering Inverso: sviluppo di sistemi basati sull'apprendimento che recuperano geometria e materiali fisicamente basati da immagini catturate—varianti NeRF, Gaussian splatting, rendering differenziabile, decomposizione dei materiali e pipeline di rilighting.
- Rendering Neurale e Sistemi Materiali: progettazione di modelli BRDF e rappresentazioni di materiali, costruzione di pipeline di rendering basate su diffusione e sviluppo di modelli di decomposizione intrinseca che separano albedo, ombreggiatura e proprietà dei materiali da catture del mondo reale.
Campi di lavoro
- Calibrazione multi-camera, SfM, aggiustamento del bundle, elaborazione di mesh
- Rendering inverso: stima di materiali e geometria da immagini
- Rendering differenziabile e decomposizione dell'aspetto
- Ricostruzione 3D generativa: approcci basati su diffusione, reti feed-forward
- Modellazione BRDF e sintesi di materiali fisicamente basati
- Integrazione di componenti classici e appresi in pipeline di produzione
Qualifiche
- Master o PhD in Informatica, Visione Artificiale, Grafica Computerizzata, Robotica o un campo correlato
- 3+ anni di esperienza pratica in almeno uno degli ambiti descritti sopra
- Solida comprensione di geometria multi-view, rendering fisicamente basato o modelli generativi applicati al 3D (diffusione, rappresentazioni latenti)
- Capacità di muoversi tra ricerca e produzione, prototipando rapidamente e spedendo codice pulito
- Forti competenze di programmazione in Python e/o C++
Preferenze
- Esperienza con framework di rendering differenziabile (Mitsuba 3, nvdiffrast, PyTorch3D)
- Pipeline di geometria/rendering accelerata da GPU o CUDA
- Familiarità con sistemi di luce strutturata, fotogrammetria o cattura dell'aspetto
- Ricerca pubblicata o contributi open-source in visione 3D, grafica o ML
- Esperienza con USD/MaterialX, Unreal o pipeline di rendering in tempo reale
Benefici
- Stipendio competitivo e opzioni azionarie
- Sponsorizzazione del visto e supporto per la relocation
- Orari di lavoro flessibili e politica di lavoro remoto
- Partecipazione a SIGGRAPH, CVPR e conferenze globali di AI
- Buoni pasto, caffè e accesso alla palestra (campus Durst AG)
- Un ambiente di ricerca con impatto reale sulla produzione e clienti di livello mondiale
3D Machine Learning Engineer (f/m/d) datore di lavoro: ALLSIDES Media
Unisciti al nostro team di 3D AI, dove la collaborazione è fondamentale e la gerarchia è piatta. Offriamo un ambiente di lavoro stimolante con opportunità di crescita professionale, supporto per la relocation e partecipazione a conferenze internazionali. Con un salario competitivo e vantaggi come buoni pasto e accesso a strutture sportive, lavorare qui significa contribuire a progetti innovativi che hanno un impatto reale nel settore.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere 3D Machine Learning Engineer (f/m/d)
✨Sfrutta i Meetups di Data Science
Partecipare a meetups e conferenze di data science è un must! Questi eventi sono un ottimo modo per connettersi con esperti del settore e altre persone in cerca di lavoro. Non vergognarti di farti avanti e parlare con i relatori: potrebbe aprirti porte inaspettate.
✨Progetti Open Source per Farsi Notare
Contribuire a progetti open source è una fantastica opportunità per mostrare le tue competenze pratiche. Non solo aiuta a costruire il tuo portfolio, ma ti consente anche di lavorare con tecnologie che potrebbero essere ricercate dalla tua futura azienda. Cerca progetti su GitHub legati a data science e mettiti in gioco!
✨Unisciti a Comunità Online
Entrare a far parte di comunità online come Kaggle o forum di data science può essere un grande vantaggio. Non solo puoi partecipare a competizioni e migliorare le tue abilità, ma puoi anche costruire una rete con altri professionisti del settore. Queste connessioni possono rivelarsi preziose quando cerchi un lavoro a tempo pieno.
✨Candidati Direttamente su ALLSIDES Media
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di ALLSIDES Media! Spesso le aziende preferiscono ricevere applicazioni tramite il loro portale, quindi assicurati di seguire le istruzioni specifiche. Un’applicazione diretta può darti un vantaggio rispetto a chi usa canali più generali.
Pensiamo che ti servano queste competenze per eccellere come 3D Machine Learning Engineer (f/m/d)
Alcuni consigli per la tua candidatura 🫡
Evidenzia le tue competenze tecniche:Nel campo della data science, è fondamentale mostrare le tue competenze tecniche. Assicurati di includere nel tuo CV le lingue di programmazione che conosci, come Python o R, e i tool che hai utilizzato, come TensorFlow o scikit-learn. Non dimenticare di far vedere i tuoi progetti o le tue analisi precedenti, magari con link a GitHub o portafogli di lavoro!
Scrivi una lettera motivazionale convincente:Per un ruolo full-time in data science, la lettera motivazionale è la tua occasione per far trasparire la tua passione per i dati e la tua voglia di contribuire al lavoro di ALLSIDES Media. Spiega perché sei interessato a questo specifico ruolo e come le tue esperienze passate ti rendono il candidato ideale. Non essere timido: condividi le tue ambizioni e la tua visione per il futuro!
Includi risultati quantificabili:Quando parli delle tue esperienze lavorative precedenti, cerca di includere risultati quantificabili che dimostrino il tuo impatto. Ad esempio, puoi dire che hai aumentato l'efficienza di un'analisi del 20% o che hai contribuito a un progetto che ha portato a un aumento del fatturato del 15%. Metriche del genere catturano sempre l'attenzione dei recruiter!
Mostra il tuo approccio alla risoluzione dei problemi:La data science è tutta una questione di risolvere problemi complessi. Utilizza il tuo CV e la tua lettera motivazionale per descrivere come hai affrontato sfide specifiche in progetti precedenti. Ti consigliamo di includere un breve case study o un esempio pratico dei tuoi risultati per davvero colpire i selezionatori di ALLSIDES Media. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso ALLSIDES Media
✨Brilla con il tuo Portafoglio
Porta con te un portfolio che mostri i tuoi progetti di data science. Includi studi di caso dettagliati e le tecniche che hai utilizzato, come l'analisi dei dati, il machine learning o la visualizzazione. In questo modo possiamo dimostrare concretamente il nostro problema-solving e le nostre competenze tecniche, che sono fondamentali in questo campo!
✨Preparati a Domande Tecniche
Aspettati domande tecniche in merito a statistica, machine learning e linguaggi di programmazione come Python o R. Potrebbero chiederti di spiegare modelli specifici o di analizzare un dataset sul momento. Rinfreschiamo insieme le nozioni di base e prepariamoci a dimostrare le nostre competenze pratiche.
✨Mostra la tua Curiosità
Le aziende cercano candidati che mostrino voglia di apprendere e crescita professionale. Durante l'intervista, parliamo delle tendenze attuali nel settore e dimostriamo il nostro interesse per l'innovazione nel campo della data science. Questo non solo ci farà apparire proattivi, ma metterà anche in evidenza la nostra motivazione.
✨Comunica Chiaramente i Tuoi Risultati
Essere bravi con i dati è fondamentale, ma sapere come comunicarli è altrettanto importante. Durante l'intervista, cerca di essere chiaro e conciso mentre parli dei tuoi risultati. Usa esempi specifici per dimostrare come le tue analisi abbiano avuto un impatto positivo in progetti passati. In questo modo possiamo evidenziare le nostre capacità comunicative, fondamentali per un ruolo a tempo pieno.
