Academic Associate UAS in Machine Learning (80-100%)
- Collaborateur ou collaboratrice scientifique HES en Machine Learning (80-100%)
The University of Applied Sciences and Arts Western Switzerland Valais (HES-SO Valais-Wallis) has over 2,800 students. Through research and innovation, it contributes to economic and social development and the creation of jobs. The new Energypolis campus, home to the School of Engineering, EPFL and modern start-ups, is an innovative ecosystem for education and research. Why not come and join us?
La HES-SO Valais-Wallis forme plus de 2'800 étudiants et étudiantes et contribue, au travers de la recherche, à l'innovation, au développement économique et social ainsi qu'à la création d'emplois. Sa Haute Ecole d'Ingénierie, présente sur le nouveau Campus Energypolis, partage ses locaux avec l'EPFL et des start-up à la pointe. C'est un véritable écosystème d'innovation, mêlant formation et recherche. Rejoignez-nous !
The School of Engineering of the HES-SO Valais-Wallis is looking for an :
Academic Associate UAS in Machine Learning (80-100%)
This role offers a unique opportunity to work on cutting-edge machine learning techniques, with a primary focus on deep learning for multimodal alignment (2D-3D) and speech processing. The position may also include teaching responsibilities.
Position description :
Conduct research and development in machine learning, with a focus on deep learning and multimodal alignment (2D-3D)Take part in regular project meetings and contribute to the advancement of the academic community at the HEICollaborate with faculty members and other researchers on research and innovation projectsParticipate in teaching activities, including tutoring and gradingSelection criteria :
Master's degree or higher in computer science, machine learning or a related fieldProven experience in machine learning. Experience in deep learning and computer vision is a strong advantageExcellent programming skills in Python and data-intensive programming. Good knowledge of PyTorch is a strong advantageStrong analytical and problem-solving abilitiesEffective communication skills and the ability to work both collaboratively and independentlyProficiency in English (min. B2 level in both written and spoken communication) is required. Operational French (approximately B1 level) is an advantage for informal daily interactions and participation in teaching activitiesLa Haute Ecole d'Ingénierie de la HES-SO Valais-Wallis met au concours le poste suivant :
Collaborateur ou collaboratrice scientifique HES en Machine Learning (80-100%)
Ce poste offre une opportunité unique de travailler sur des techniques de pointe en machine learning, avec un accent particulier sur le deep learning appliqué à l'alignement multimodal (2D-3D) ainsi qu'au traitement de la parole. La fonction peut également comporter des responsabilités d'enseignement.
Votre mission :
Mener des activités de recherche et de développement en machine learning, en particulier dans le domaine du deep learning appliqué à l'alignement multimodal (2D-3D)Participer régulièrement aux séances de projet et contribuer au développement de la communauté académique de la HEICollaborer avec d'autres chercheurs et chercheuses dans le cadre de projets de recherche et d'innovationParticiper aux activités d'enseignement, notamment à l'encadrement pédagogique et à l'évaluation de travaux et d'examensVotre profil :
Diplôme de master ou supérieur en informatique, en machine learning ou dans un domaine similaireExpérience confirmée en machine learning. Expérience en deep learning et en computer vision est atoutExcellentes connaissances en programmation Python et en data-intensive programming. Une bonne maitrise de PyTorch est un atoutSolides aptitudes analytiques et de résolution de problèmesAisance à travailler tant de manière indépendante qu'en équipe et à communiquer de manière efficienteMaîtrise de l'anglais (min. Niveau B2 à l'écrit et à l'oral). Une connaissance opérationnelle du français (env. Niveau B1) constitue un avantage pour les interactions informelles quotidiennes et pour la participation aux activités d'enseignement