Machine Learning Engineer

Bei Recycleye revolutionieren wir das Recycling. Unsere bahnbrechenden, KI-gestützten Roboter und optischen Sortieranlagen machen die Abfallsortierung schneller, sauberer und profitabler. Mit unserer fortschrittlichen Technologie kann nun auch das bisher Unsortierbare effizient und effektiv getrennt werden. Gegründet im Jahr 2019, sind wir seitdem schnell gewachsen und haben Installationen bei führenden Abfallentsorgungsunternehmen in ganz Europa und den USA.

Wir haben es uns zur Aufgabe gemacht, unsere Kunden dabei zu unterstützen, qualitativ hochwertigere Ergebnisse zu erzielen – und so den Abfall der Welt in wertvolle Ressourcen zu verwandeln. Unsere Arbeit war noch nie so wichtig wie heute. Weltweit werden nur 9% des Plastikmülls recycelt – wir sind stolz darauf, jeden Tag einen bedeutenden Beitrag zu einer nachhaltigen Zukunft zu leisten.

Seien Sie ein Teil davon – kommen Sie zu uns!

Warum sollten Sie bei Recycleye arbeiten?

Unser Team arbeitet gemeinsam an Wachstum und Erfolg, angetrieben von unseren Werten: Ehrgeiz, Neugier, Kundenorientierung, Integrität und respektvoller Ideenaustausch. Wir bieten großartige Leistungen, integrierte Weiterbildungsmöglichkeiten und unbegrenzten Urlaub.

Wir wissen, dass wir unsere Mission nur erreichen können, wenn wir die leidenschaftlichsten, engagiertesten, talentiertesten und rundum besten Leute in unserem Team haben. Helfen Sie uns also dabei, die Zukunft zu gestalten!

Unser Team entwickelt neue Funktionen für die Abfallsortier- und Anlagenüberwachungsprodukte von Recycleye und verbessert die End-to-End-Leistung unserer Systeme. Dies kann bedeuten, neue Modellarchitekturen zu evaluieren und bereitzustellen, Ideen aus ML-Publikationen auf unsere Anwendungsfälle anzupassen, neuartige Algorithmen zur Objektverfolgung zu implementieren, tief in die Kameraoptik und -kalibrierung einzutauchen oder unsere DeepStream-Pipelines effizienter zu gestalten. Alles, was wir entwickeln, läuft in der Produktion auf echten Sortieranlagen. Daher suchen wir nach der Lösung, die für das jeweilige Problem am besten geeignet ist – was auch bedeuten kann, einen Schritt zurückzutreten und eine bessere Kamera zu wählen, anstatt einem neuen, trendigen Modell hinterherzujagen.

Sie werden ein Kernmitglied eines kleinen, wirkungsstarken ML-F&E-Teams sein. Sie entwickeln neue Funktionen und bessere Methoden, um die Leistung unserer Produkte zu messen – sei es bei der Sortierung eines Abfallstroms oder bei der Analyse dessen, was er enthält, und wie sich reale Standortbedingungen auf diese Leistung auswirken. Sie arbeiten eng mit unserem Datenteam zusammen, das täglich Modelle für Kundenprojekte trainiert und auf die von uns entwickelten Tools angewiesen ist, sowie mit Kollegen, die ein neues Produkt zur Anlagenüberwachung entwickeln. Sie unterstützen zudem unsere installierten Systeme und verbringen Zeit vor Ort, um die Abfälle, die sie sortieren, aus nächster Nähe zu erleben.

Während sich das Team weiterentwickelt, helfen Sie dabei, unsere Arbeitsweise zu gestalten – von Code-Reviews bis hin zu Tests – und übernehmen mehr Verantwortung bei der Planung und Entscheidungsfindung. Auf diesem Weg bauen Sie ein tiefes Verständnis für unsere Produkte und die Abfallsortierbranche auf, bleiben über Fortschritte im Bereich Computer Vision auf dem Laufenden und teilen unser Wissen im gesamten Unternehmen.

Wir arbeiten hauptsächlich mit Python, teilweise mit Go, und stellen Modelle sowie Algorithmen auf NVIDIA Jetson-Geräten bereit, auf denen DeepStream-Pipelines laufen, unterstützt durch Docker, GitHub Actions und Azure.

Was Erfolg ausmacht

Wir suchen jemanden, der proaktiv, engagiert und pragmatisch ist, offen für Veränderungen und lernbereit. Wir erwarten nicht, dass Sie vom ersten Tag an ein Experte in allem sind.

Wir erwarten nicht, dass Sie all dies beherrschen, und wir helfen Ihnen dabei, den Rest aufzubauen:

• Krankenversicherung ab Tag 1 über Vitality

• Unbegrenzter Urlaub

• £1,000 Budget für berufliche Weiterbildung pro Jahr

• Monatliche Team-Events

• Direkter Einfluss auf die technische Ausrichtung

Standort: Stratford E15 2HU, hybrides Arbeitsmodell

Reisen: Gelegentlich nach Europa oder in die USA

Auch wenn Sie nicht alle oben genannten Punkte erfüllen, aber von unserer Arbeit motiviert sind und glauben, dass Sie in unserem Team etwas bewegen können, würden wir uns sehr freuen, von Ihnen zu hören – bewerben Sie sich also gerne und schreiben Sie uns kurz, was Sie mitbringen!