Machine Learning Engineer till tt2

Som Machine Learning Engineer hos tt2, kommer du att vara en nyckelaktör i att forma framtiden för inomhusnavigering genom banbrytande teknik. Vi söker en passionerad individ med starka kunskaper inom maskininlärning och statistisk modellering. Denna roll erbjuder en stimulerande miljö där teoretiska diskussioner och "trial and error"-metoder är vardag, vilket ger dig möjlighet att kontinuerligt utforska och förbättra metoder för inomhuspositionering. Hos oss blir du en del av ett dynamiskt team där du har inflytande i alla stadier av utvecklingsprocessen, från initiala koncept till färdiga modeller. Om du är redo för en spännande utmaning, välkommen att ansöka!

tt2, en svensk startup, erbjuder en revolutionerande lösning för inomhuspositionering som har potential att omforma hur vi navigerar i komplexa inomhusmiljöer såsom flygplatser, sjukhus, mataffärer och museer. Deras unika IPS-system eliminerar behovet av extern hårdvara och använder endast mobiltelefonens interna sensorer.

Du erbjuds

• En plats i en växande startup där du blir en del av ett kompetent och engagerat team
• Möjligheten att vara en del av en spännande utvecklingsresa där kreativitet och idéer uppmuntras
• Arbetsuppgifter som sträcker sig från konceptualisering till implementation av positioneringssystemet

• Att utveckla positioneringssystemet från tanke till färdig modell
• Arbeta aktivt med positionering och ta fram fysikaliska/matematiska/ML modeller från grunden och sedan implementera och testa dessa
• Kontinuerligt testa och evaluera metoder för att göra IPSen bättre

• Har en civilingenjörsexamen inom teknisk fysik, teknisk matematik eller liknande med inriktning mot maskininlärning eller relaterade områden
• Besitter goda kunskaper i Python och PyTorch samt erfarenhet av att utveckla matematiska modeller och maskininlärningsalgoritmer
• Är bekväm med både traditionella och djupinlärda metoder
• Har erfarenhet av objektorienterad programmering (t.ex. Java/Kotlin, C++)
• Kan kommunicera flytande på svenska och engelska
• Har kunskaper i Linux, git, eller MLOps (meriterande)

För att lyckas i rollen har du följande personliga egenskaper:

• Strukturerad och självgående
• Problemlösande och resultatinriktad
• Motiverad av att arbeta varierat och lösningsorienterat

Denna rekryteringsprocess hanteras av Academic Work och vår kunds önskemål är att alla frågor rörande tjänsten skickas till Academic Work.

Vi tillämpar löpande urval och annonsen kan därmed komma att tas ned innan sista ansökningsdag om det är så att vi har gått vidare till urvals- och intervjufas. Rekryteringsprocessen innehåller två urvalstest: ett personlighetstest och ett test i kognitiv förmåga. Testerna är ett verktyg för att kunna hitta den kandidat med högst potential för tjänsten samt främja jämlikhet, mångfald och en rättvis rekryteringsprocess.