Scientific Assistant in Real-Time Generative Models and Computer Models — ETH Zürich

Vollständige Beschreibung

Wissenschaftliche Assistenz für generative Echtzeitmodelle und Computermodelle

100%, Zürich, befristet

Beschreibung

Die Biomedical Image Computing Group entwickelt algorithmische Lösungen, um die automatische Interpretation und Erstellung biomedizinischer Bilder zu ermöglichen, mit dem Ziel, Effizienz und Genauigkeit in der klinischen Praxis und Forschung zu erhöhen.

Projekthintergrund

Die Verbesserung endoskopischer Videos ist eine kritische, aber komplexe Aufgabe. Diese Videos sind integraler Bestandteil verschiedener klinischer Eingriffe, bei denen die Klarheit der Bilddaten für den Erfolg des Eingriffs entscheidend ist. Aufgrund schwieriger Bildgebungsbedingungen kann die Qualität endoskopischer Videos durch eine Reihe von Artefakten erheblich beeinträchtigt werden. Dieses Projekt zielt darauf ab, die nächste Generation von Verbesserungsalgorithmen zu entwickeln, die auf endoskopische Videos zugeschnitten sind, mit einem Schwerpunkt auf Anwendungen bei Echtzeiteingriffen. Bei den Entwicklungsarbeiten werden sowohl die Qualität der Bildverbesserung als auch die Recheneffizienz priorisiert, insbesondere im Hinblick auf die Latenz.

Die ausgewählte Person wird dem BMIC-Team an der ETH Zurich beitreten und zudem Teil des Computer Vision Lab (CVL) sein. Das Projekt wird in Zusammenarbeit mit einem industriellen Implementierungspartner durchgeführt, der Unterstützung bei der Hardware- und Softwareintegration leisten wird.

Die Stelle ist ab sofort zu besetzen und zunächst auf 8 Monate befristet.

Stellenbeschreibung

Diese Position umfasst die Implementierung, Optimierung und Bereitstellung von Deep-Learning-Modellen zur Bildverbesserung für den Echtzeitbetrieb. Anstatt sich hauptsächlich auf das Modelltraining zu konzentrieren, wird die ausgewählte Person daran arbeiten, bestehende und neue Architekturen in effiziente Echtzeitverarbeitungspipelines zu überführen, die direkt mit einem industriellen Kamerasystem verbunden sind. Zu den typischen Aufgaben gehören das Profiling und die Optimierung von Modellen für Inferenz mit geringer Latenz, die Implementierung und Anpassung neuronaler Netzwerkarchitekturen unter Berücksichtigung von Echtzeitanforderungen, die Integration von Kameraaufnahme- und Vorverarbeitungspipelines sowie die Mitwirkung an Projektergebnissen und der Vorbereitung wissenschaftlicher Manuskripte.

Profil

• MSc-Abschluss in Informatik, maschinellem Lernen, medizinischer Bildverarbeitung oder einem verwandten Fachgebiet.
• Vertrautheit mit Bildverarbeitungspipelines auf Basis neuronaler Netze.
• Hervorragende Programmierkenntnisse und Erfahrung mit Python.
• Erfahrung in der Implementierung und Validierung neuronaler Netzwerkarchitekturen mit PyTorch.
• Nachweisbare Erfahrung mit der Modellbereitstellung/-beschleunigung (PyTorch, ONNX, TensorRT, CUDA/C++, usw.), Profiling-Tools sowie der Kamera-/Sensorintegration ist von Vorteil.

Wir bieten

• Ihre Stelle mit Wirkung: Werden Sie Teil der ETH Zurich, die nicht nur Ihre berufliche Entwicklung unterstützt, sondern auch aktiv zu positiven Veränderungen in der Gesellschaft beiträgt
• Sie können zahlreiche Vorteile erwarten , wie etwa Abonnements für den öffentlichen Verkehr und Carsharing, ein vielfältiges Sportangebot des ASVZ , Kinderbetreuung und attraktive Vorsorgeleistungen

Wir legen Wert auf Vielfalt und Nachhaltigkeit

Im Einklang mit unseren Werten fördert ETH Zurich eine inklusive Kultur. Wir fördern die Chancengleichheit, schätzen Vielfalt und pflegen ein Arbeits- und Lernumfeld, in dem die Rechte und die Würde all unserer Mitarbeitenden und Studierenden respektiert werden. Besuchen Sie unsere Website zu Chancengleichheit und Diversität, um zu erfahren, wie wir ein faires und offenes Umfeld gewährleisten, in dem sich alle weiterentwickeln und entfalten können. Nachhaltigkeit ist ein zentraler Wert für uns – wir arbeiten konsequent auf eine klimaneutrale Zukunft hin.

Neugierig? Wir auch.

Wir freuen uns auf Ihre Online-Bewerbung mit den folgenden Unterlagen:

• CV
• Empfehlungsschreiben (falls vorhanden)

Weitere Informationen zur biomedizinischen Bildverarbeitung finden Sie auf unserer Website. Fragen zur Stelle richten Sie bitte an Julio Jose Silva Rodríguez, [email protected] (keine Bewerbungen).

Bitte beachten Sie, dass wir ausschließlich Bewerbungen akzeptieren, die über unser Online-Bewerbungsportal eingereicht werden. Bewerbungen per E-Mail oder auf dem Postweg werden nicht berücksichtigt.

Wir möchten darauf hinweisen, dass die Vorauswahl von den zuständigen Recruiterinnen und Recruitern und nicht von künstlicher Intelligenz durchgeführt wird.

Über ETH Zürich

ETH Zurich ist eine der weltweit führenden Universitäten, die sich auf Wissenschaft und Technologie spezialisiert. Wir sind für unsere hervorragende Lehre bekannt, bahnbrechende Grundlagenforschung und den direkten Transfer neuen Wissens in die Gesellschaft. Mehr als 30,000 Menschen aus über 120 Ländern erleben unsere Universität als einen Ort, der eigenständiges Denken fördert und ein Umfeld bietet, das zu Höchstleistungen inspiriert. Im Herzen Europas gelegen, und dennoch Verbindungen in die ganze Welt knüpfend, arbeiten wir gemeinsam daran, Lösungen für die globalen Herausforderungen von heute und morgen zu entwickeln.

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