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

Die Biomedical Image Computing Group entwickelt algorithmische Lösungen zur automatischen Interpretation und Formung von biomedizinischen Bildern, mit dem Ziel, die Effizienz und Genauigkeit in der klinischen Praxis und Forschung zu erhöhen.

Projekt Hintergrund: Die Verbesserung von endoskopischen Videos ist eine kritische, aber komplexe Aufgabe. Diese Videos sind für verschiedene klinische Eingriffe von wesentlicher Bedeutung, wobei die Klarheit der Bilddaten für den Erfolg des Verfahrens entscheidend ist. Aufgrund herausfordernder Bildgebungsbedingungen kann die Qualität endoskopischer Videos durch eine Vielzahl 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 Fokus auf Anwendungen in Echtzeiteingriffen. Die Entwicklungsanstrengungen werden sowohl die Qualität der Verbesserung als auch die rechnerische Effizienz priorisieren, insbesondere in Bezug auf die Latenz.

Der erfolgreiche Kandidat wird dem BMIC-Team an der ETH Zürich beitreten und auch Teil des Computer Vision Lab (CVL) sein. Das Projekt wird in Zusammenarbeit mit einem industriellen Implementierungspartner durchgeführt, der Unterstützung bei der Hardware- und Softwareintegration bietet. Die Position ist sofort verfügbar und zunächst auf 8 Monate befristet.

Stellenbeschreibung: Diese Position umfasst die Implementierung, Optimierung und Bereitstellung von Deep-Learning-Bildverbesserungsmodellen für den Echtzeitbetrieb. Anstatt sich hauptsächlich auf das Training von Modellen zu konzentrieren, wird der erfolgreiche Kandidat daran arbeiten, bestehende und neue Architekturen in effiziente Echtzeitverarbeitungs-Pipelines zu übersetzen, die direkt mit einem industriellen Kamerasystem verbunden sind. Typische Aufgaben umfassen das Profilieren und Optimieren von Modellen für latenzarme Inferenz, die Implementierung und Anpassung von neuronalen Netzwerkarchitekturen unter Berücksichtigung von Echtzeitanforderungen, die Integration von Kameraerfassungs- und Vorverarbeitungspipelines sowie die Mitwirkung an Projektlieferungen und der Vorbereitung wissenschaftlicher Manuskripte.

Profil: MSc-Abschluss in Informatik, maschinellem Lernen, medizinischer Bildverarbeitung oder einem verwandten Bereich. Vertrautheit mit neuronalen netzwerkbasierten Bildverarbeitungspipelines. Ausgezeichnete Programmierkenntnisse und Erfahrung mit Python. Erfahrung in der Implementierung und Validierung von neuronalen Netzwerkarchitekturen mit PyTorch. Nachweisbare Erfahrung in der Bereitstellung/Beschleunigung von Modellen (PyTorch, ONNX, TensorRT, CUDA/C++, usw.), Profilierungswerkzeugen und der Integration von Kameras/Sensoren ist von Vorteil.

Wir bieten: Ihre Arbeit mit Einfluss: Werden Sie Teil der ETH Zürich, die nicht nur Ihre berufliche Entwicklung unterstützt, sondern auch aktiv zu positiven Veränderungen in der Gesellschaft beiträgt. Sie können zahlreiche Vorteile erwarten, wie öffentliche Verkehrstickets und Carsharing, ein breites Sportangebot des ASVZ, Kinderbetreuung und attraktive Pensionsleistungen.

Arbeiten, Lehren und Forschen an der ETH Zürich: Wir schätzen Vielfalt und Nachhaltigkeit. Im Einklang mit unseren Werten fördert die ETH Zürich eine inklusive Kultur. Wir setzen uns für Chancengleichheit ein, schätzen Vielfalt und pflegen ein Arbeits- und Lernumfeld, in dem die Rechte und die Würde aller Mitarbeiter und Studierenden respektiert werden. Besuchen Sie die Website für Chancengleichheit und Vielfalt, um zu erfahren, wie wir ein faires und offenes Umfeld gewährleisten, das es jedem ermöglicht, zu wachsen und zu gedeihen. Nachhaltigkeit ist ein Kernwert für uns – wir arbeiten konsequent auf eine klimaneutrale Zukunft hin.

Über die ETH Zürich: Die ETH Zürich ist eine der weltweit führenden Universitäten, die sich auf Wissenschaft und Technologie spezialisiert hat. Wir sind bekannt für unsere hervorragende Ausbildung, bahnbrechende Grundlagenforschung und den direkten Transfer neuen Wissens in die Gesellschaft. Über 30.000 Menschen aus mehr als 120 Ländern finden unsere Universität als einen Ort, der unabhängiges Denken fördert und ein Umfeld schafft, das Exzellenz inspiriert. Im Herzen Europas gelegen, aber mit Verbindungen auf der ganzen Welt, arbeiten wir zusammen, um Lösungen für die globalen Herausforderungen von heute und morgen zu entwickeln.