Audio Machine Learning Data Engineer in Lausanne

Audio Machine Learning Data Engineer in Lausanne

Lausanne Vollzeit 61650 - 75350 CHF / Jahr (geschätzt) Hybrid
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle und verwalte Audio-Datensätze und Pipelines für Machine Learning.
  • Unternehmen: Logitech, ein innovatives Unternehmen mit einer inklusiven Kultur.
  • Vorteile: Flexibles Arbeiten, umfassende Vorteile und Unterstützung für dein Wohlbefinden.
  • Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Karrierechancen und einem starken Fokus auf Vielfalt.
  • Warum dieser Job: Gestalte innovative Audioerlebnisse und habe einen positiven globalen Einfluss.
  • Qualifikationen: Erfahrung in Audio-Datenverarbeitung und starke Python-Kenntnisse erforderlich.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 61650 - 75350 CHF pro Jahr.

Logitech ist der Sweet Spot für Menschen, die möchten, dass ihre Handlungen einen positiven globalen Einfluss haben, während sie die Flexibilität haben, dies auf ihre eigene Weise zu tun.

Als Audio Machine Learning Data Engineer im Logitech Hardware Audio Machine Learning und DSP Produktteam werden Sie an der Entwicklung und Verwaltung unserer Audiodaten und Datenpipelines arbeiten. Diese Arbeit beeinflusst direkt die innovativen Audioerlebnisse, die wir unseren Kunden bieten.

Ihr Beitrag

  • Datenpipeline-Management: Sicherstellung der Integrität und Qualität von Audio Machine Learning-Datenpipelines und -datasets, einschließlich robuster Datenaugmentation und Verwaltung von Workflows für überwachte, unüberwachte und semi-überwachte Machine Learning-Audioanwendungen.
  • Modellentwicklung und -bereitstellung: Zusammenarbeit mit dem Team zur Entwicklung und Bereitstellung von Audio Machine Learning-Modellen, insbesondere für Plattformen mit strengen Ressourcenbeschränkungen (wie Tensilica DSP, ARM und RISC-V).
  • Entwurf und Verwaltung von Pipelines zur Datensammlung, -kurierung, -kennzeichnung, -reinigung und -augmentation.
  • Bewertung und Implementierung skalierbarer Datenaugmentationstechniken.
  • Einrichtung und Pflege hochwertiger, gut versionierter und dokumentierter Datasets, die für das Training, die Validierung und das Benchmarking von Audio Machine Learning-Modellen unerlässlich sind.
  • Entwicklung automatisierter Werkzeuge zur Überwachung und Sicherstellung der Qualität und statistischen Vielfalt von Audiodaten.
  • Formulierung und Umsetzung von Strategien zur kontinuierlichen Verbesserung bestehender Datasets.

Wesentliche Qualifikationen

  • Audio-Datenexpertise: Mindestens 3 Jahre direkte Erfahrung mit umfangreichen Audiodatasets, einschließlich fortgeschrittener Datenaugmentation und Vorverarbeitungstechniken für Audio Machine Learning.
  • Python-Kenntnisse: Starke Kenntnisse in Python sowohl für die Entwicklung von Machine Learning-Modellen als auch zur Automatisierung von Datenpipelines.
  • Datenpipelines und Machine Learning-Frameworks: Nachgewiesene Expertise im Aufbau skalierbarer Datenpipelines und Erfahrung mit Machine Learning-Frameworks (TensorFlow, Keras) bei großangelegten, komplexen Datasets.

Bevorzugte Qualifikationen

  • Expertenkenntnisse in der Audioanalyse, einschließlich Hören und Artefakterkennung, mit nachweislicher Erfolgsbilanz bei der Validierung der Leistung über verschiedene Datasets.
  • Starke Vertrautheit mit dem Entwerfen, Ausführen und statistischen Analysieren von Protokollen zur Messung der Audioqualität, spezialisiert auf die Verwaltung datengestützter objektiver und subjektiver Bewertungen.
  • Eine starke datenorientierte Denkweise, mit nachgewiesener Fähigkeit, Innovationen sowohl unabhängig als auch im Team voranzutreiben.
  • Kenntnisse in C und SQL sowie Erfahrung mit Versionskontrollsystemen (Git) sind von Vorteil.
  • Ausgezeichnete bereichsübergreifende Kommunikations-, Dokumentations- und Führungsfähigkeiten, mit Schwerpunkt auf Transparenz in Daten und Ergebnissen.

Bildung

  • Bachelor- oder Masterabschluss in Elektrotechnik, Informatik oder einem verwandten Fachgebiet. Entsprechende praktische Erfahrung in professionellem Audio Machine Learning und Datenengineering wird berücksichtigt; fortgeschrittene/relevante Weiterbildung bevorzugt.

Logitech fördert die Zusammenarbeit und das Spielen. Wir helfen Teams, von überall aus zusammenzuarbeiten/zu lernen, ohne Kompromisse bei Produktivität oder Kontinuität einzugehen. Daher ist es nicht überraschend, dass die meisten unserer Stellen für die Arbeit von zu Hause aus offen sind. Unser hybrides Arbeitsmodell ermöglicht es einigen Mitarbeitern, remote zu arbeiten, während andere vor Ort arbeiten.

Logitech ist ein großartiger Arbeitsplatz, weil er voller authentischer Menschen ist, die von Natur aus sowie durch Design inklusiv sind. Als globales Unternehmen schätzen wir unsere Vielfalt und feiern all unsere Unterschiede.

Wir bieten umfassende und wettbewerbsfähige Leistungspakete und Arbeitsumgebungen, die darauf ausgelegt sind, flexibel zu sein und Ihnen zu helfen, sich um sich selbst und Ihre Lieben zu kümmern, jetzt und in Zukunft.

Logitech unterstützt eine Kultur, die Einzelpersonen ermutigt, ein gutes körperliches, finanzielles, emotionales, intellektuelles und soziales Wohlbefinden zu erreichen, damit wir alle mehr schaffen, erreichen und genießen können und unsere Familien unterstützen.

Alle qualifizierten Bewerber erhalten unabhängig von Rasse, Geschlecht, Alter, Farbe, Religion, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität, nationaler Herkunft, geschütztem Veteranenstatus oder aufgrund einer Behinderung Berücksichtigung für eine Anstellung.

Audio Machine Learning Data Engineer in Lausanne Arbeitgeber: El Camino Health

Logitech ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitenden eine dynamische und innovative Arbeitsumgebung bietet. Mit einem starken Fokus auf strategisches Sourcing und globalen Beziehungen ermöglicht das Unternehmen nicht nur persönliche und berufliche Wachstumschancen, sondern fördert auch eine Kultur der Zusammenarbeit und Kreativität. Die hybride Arbeitsweise und die Möglichkeit, in einem internationalen Team zu arbeiten, machen Logitech zu einem attraktiven Arbeitsplatz für alle, die bedeutungsvolle und erfüllende Tätigkeiten suchen.

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Kontaktdaten:

El Camino Health Recruiting-Team

Jobgipfel Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Audio Machine Learning Data Engineer in Lausanne erhalten könntest

✨Mach mit bei Tech-Meetups!

Als Software-Entwickler sollt's du unbedingt an lokalen Tech-Meetups teilnehmen. Das isch ne super Möglichkeit, um leute kennenzulernen, die im selben Bereich arbeiten. Frag nach, ob die eventuell offene Stellen haben oder wo die spannendsten Projekte am Start sind.

✨Freu dich auf Hackathons!

Hackathons sind nicht nur eine super Gelegenheit, um dein Können zu zeigen, sondern auch um direkt in Kontakt mit Firmen zu treten, die grad nach Talenten suchen. Mach mit, zeig, was du drauf hast und vielleicht kannst du das Interesse von El Camino Health wecken!

✨Erstelle ein paar coole Projekte!

Wenn du dich um eine Vollzeitstelle als Software-Entwickler bewirbst, ist es wichtig, dass du ein Portfolio hast. Hol dir ein paar eigene Projekte oder mach bei Open-Source-Projekten mit. Das gibt den Firmen wie El Camino Health einen Einblick in deine Fähigkeiten und Kreativität.

✨Networking auf Entwickler-Plattformen!

Nutze Plattformen wie GitHub oder Stack Overflow, um deine Sichtbarkeit zu erhöhen. Beteilige dich an Diskussionen und schau, wo du anderen helfen kannst. So wirst du ein Teil der Community und lass die Leute wissen, dass du auf der Suche nach einem Vollzeitjob in der Software-Entwicklung bist!

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Audio Machine Learning Data Engineer in Lausanne mit Bravour zu bestehen

Audio Daten Expertise
Datenpipeline Management
Modellentwicklung und -bereitstellung
Python Kenntnisse
TensorFlow
Keras
Datenanalyse

Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡

Zeig us dini Coding-Skills!:Im Bereich Software-Entwicklung isch es mega wichtig, dass du dini technischen Fähigkeiten unter Beweis stellsch. Mach sicher, dass du e Übersicht vo dine Programmier-Sprachen, Frameworks und Tools, wo du beherschsch, in dine CV einfüegsch. Wenn du scho Projekte oder Programmierungen gemacht hesch, verlink doch uf GitHub oder dein Portfolio, damit mir dini Skills gleich chönne gseh!

Erzähl vo dinere Leidenschaft!:In dim Bewerbungsschreiben sollsch du usdrücklich ussüüse, warum Software-Entwicklung din Traumberuf isch. Was motiviert dich? Welche Technologien oder Projekte interessieren dich besonders? Das git uns e gueti Vorstellung, wie du dich ins Team integriere chönntisch und was du für neue Ideen bringisch.

Soft Skills sind wichtig!:Neben technischen Fähigkeiten, leged mir bei El Camino Health auch Wert uf Soft Skills wie Teamarbeit, Kommunikation und Problemlösig. Mach sicher, dass du im Bewerbungsschreiben erläuterisch, wie du diese Fähigkeiten in vorherige Projekte oder Erlebnisse ebruecht hesch. Das zeigt, dass du nöd nur en Code-Champion bisch, sondern au e super Kollege.

Halte dir di Zeit für d'Bewerbung frei!:Bei Vollzeit-Positionen sind wir vor allem interessiert an langfristigen Engagements. Zeig uns im Bewerbungsschreiben, das du bereit bisch, dich für uns z'engagiere. Mach aber au klar, dass du flexibel und bereit bisch, neue Technologien oder Methoden zu lerne. Und vergiss nöd, dich direkt über unsere Website zu bewerben – das macht's für üns einfacher!

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei El Camino Health vorbereitet

✨Vorbereitung uf die Coding-Challenges

In der Software-Entwicklung sind Coding-Challenges oft en Bestandteil vo de Interviews. Mir wäre es wichtig, dass mir unse Algorithmen und Datensstrukturen gut beherrschen. Nimm dir Zeit, um auf Plattformen wie LeetCode oder HackerRank üben und auf spezifische Themen, die verlangt werde chönd, usrichte.

✨Flyer für din Portfolio

Bei Vollzeitstellen isch es wichtig, dass mir e starks Portfolio präsentiere chönd. Zeig d'Projekte, die du gemacht hesch, und stelle sichere, dass du alle wichte Tools und Technologien erwähnt hesch, die relevant sind. Mach klar, wie du als Teamspieler arbedest, und gib Beispiele fürs Coden im Team.

✨Technisch konkret werde

Bereite dich uf technische Fragen zu den spezifischen Tools und Frameworks vor, die im Job gefragt sind. Frag dich, wie du spezifisch mit Technologien wie Git, Docker oder andere aktuell verwendete Technologien umgeisch und sei parat, genau das zu erläuterä. Das zeigt, dass du das nötige Wissen hesch und diktiert das Gespräch auf a höhere Ebene.

✨Teamfit isch wichtig

In der Software-Entwicklung isch die Teamdynamik extrem wichtig. Mach dir Gedanken, wie du deine Kommunikationsfähigkeiten und Problem-Lösungsstrategien im Team beschriebe chönd. E paar Beispiele, wie du Herausforderungen im Team gemeistert hesch, werden dir helfen, einen bleibenden Eindruck z’hinterlä.