In één oogopslag
- Taken: Ontwikkel en optimaliseer neurale netwerken voor radar detectie en classificatie.
- Bedrijf: Robin Radar, een toonaangevend technologiebedrijf in defensie.
- Voordelen: Competitief salaris, 30 vakantiedagen, en uitgebreide pensioenregeling.
- Overige informatie: Internationaal team met 30+ nationaliteiten en volop groeikansen.
- Waarom deze baan: Werk aan baanbrekende radar technologie en maak een echte impact.
- Kwalificaties: MSc in relevante technische richting en ervaring met Deep Learning.
Het verwachte salaris ligt tussen 49500 - 60500 € per jaar.
Je volgende missie is het trainen van de intelligentie achter onze radars – het omzetten van complexe signaalgegevens in directe, real-world detectie. Als onze Deep Learning Engineer ontwikkel, optimaliseer en implementeer je neurale netwerken die de prestaties van radar in real-time verbeteren. Je werkt zij aan zij met collega's van AI, Software Engineering, Hardware en Product Management – waarbij je abstracte radar signaalmodaliteiten omzet in modellen die kleine luchtobjecten in rumoerige omgevingen kunnen opsporen. Je rapporteert aan de Team Lead AI, en jouw modellen beschermen direct kritieke locaties over de hele wereld.
Wat je zult doen:
- Modelontwerp en architectuur: Ontwerpen, trainen en optimaliseren van deep learning modellen voor detectie, segmentatie en classificatie. Neurale netwerken aanpassen om abstracte, niet-natuurlijke 3D, 4D en 5D radarbeelden te verwerken.
- Doelclassificatie en tracking: Geavanceerde neurale netwerkarchitecturen bouwen om kleine objecten zoals vogels en drones te detecteren en te volgen. Zorgen dat modellen betrouwbaar presteren ondanks achtergrondruis en weersomstandigheden.
- Data-engineering en automatisering: Voorbereiden, voorbewerken en augmenteren van grootschalige radar datasets voor trainingspipelines. Geautomatiseerde labelstrategieën implementeren om data voorbereiding op schaal te stroomlijnen.
- Edge-optimalisatie en implementatie: Geoptimaliseerde neurale netwerken voor hoge prestaties op edge computing hardware. Samenwerken met Software Developers en Radar Specialisten om modellen naadloos in productiesystemen te integreren.
- Onderzoek en veldvalidatie: Opkomende deep learning technieken evalueren om continu onze radarcapaciteiten te verbeteren. Modelrobustheid testen onder diverse veldomstandigheden en ontwerpkeuzes duidelijk documenteren.
Wat je meebrengt:
- MSc in Data Science, Computer Science, Artificial Intelligence of een gerelateerd technisch vakgebied
- 2-4 jaar ervaring in Deep Learning, specifiek binnen Computer Vision
- Sterke vaardigheid in Python en praktische ervaring met PyTorch
- Praktische ervaring met edge deployment en modeloptimalisatietools zoals TensorRT of ONNX
- Kennis van niet-natuurlijke signaalmodaliteiten zoals radar, sonar, LiDAR of medische beeldvorming
- Vloeiend Engels, zowel schriftelijk als mondeling
- Een proactieve instelling en sterke probleemoplossende vaardigheden in een samenwerkende omgeving
Wat wij bieden:
- Werken voor een Great Place to Work® gecertificeerd bedrijf
- Uitgebreid pensioenplan
- Reiskostenvergoeding
- 30 dagen betaald verlof (met de mogelijkheid om 3 extra dagen te kopen)
- Kansen om je vaardigheden verder te ontwikkelen via trainingen en certificeringen
- Hoogwaardige laptop/desktop, monitor, koptelefoon en andere benodigde apparatuur voor je rol
- Een internationaal team van 30+ nationaliteiten, vol met hoogpresterende collega's waar je ervaringen mee kunt uitwisselen en van kunt leren. Daarnaast veel plezier tijdens sociale evenementen en vrijdagborrels!
Robin Radar is een leider in defensietechnologie voor het detecteren, volgen en classificeren van drones en andere kleine luchtobjecten. Onze radars en software beschermen militaire locaties, grenzen en kritieke infrastructuur tegen dronebedreigingen, en helpen ook bij het voorkomen van vogelbotsingen in de luchtvaart en het verminderen van de impact van windparken op de natuur. Ons werk is zichtbaar op defensie- en beveiligingslocaties, luchthavens en windparken over de hele wereld. We zijn een van de top 10 snelstgroeiende bedrijven in Nederland, met een team van slimme geesten uit 30+ nationaliteiten. Groei betekent niet dat we de focus verliezen – ogen op de lucht, voeten op de grond. Onze waarden houden ons met beide benen op de grond: WE TRUST. WE OWN IT. WE AIM HIGH. Wil je werken aan next-level radar technologie, echte problemen oplossen en nooit hoeven te doen alsof je werk betekenis heeft? Dan pas je perfect bij ons – we reserveren een plek voor je.
Deep Learning Engineer in Delft werkgever: Academic Key
Deeploy is een uitstekende werkgever die zich richt op innovatie en groei in de snel veranderende wereld van AI. Werken bij ons betekent dat je deel uitmaakt van een dynamisch team waar samenwerking en creativiteit worden aangemoedigd, met volop kansen voor persoonlijke en professionele ontwikkeling. Onze cultuur is gericht op transparantie en inclusiviteit, waardoor je je stem kunt laten horen en impact kunt maken in een betekenisvolle rol.
Hupjob Expertadvies🤫
Zo denken wij dat je Deep Learning Engineer in Delft kunt binnenhalen
✨Verken de Automatisering Community
Duik de wereld van automatisering en regeltechniek in door je aan te sluiten bij lokale meetups en netwerkevenementen. Dit is dé kans om in contact te komen met professionals in de sector en uit te vinden welke bedrijven zoals Academic Key op zoek zijn naar nieuw talent.
✨Blijf op de hoogte van ontwikkelingen
Zorg dat je op de hoogte blijft van de nieuwste trends en technologieën in de automatisering. Volg relevante blogs en nieuwswebsites, of sluit je aan bij online forums. Dit helpt je niet alleen tijdens sollicitatiegesprekken, maar ook om je enthousiasme voor het vak te tonen aan Academic Key.
✨Toon je vaardigheden in de praktijk
Als je kunt, doe dan mee aan projecten of hackathons die gerelateerd zijn aan automatisering. Dit geeft je niet alleen praktische ervaring, maar ook een concreet bewijs van je vaardigheden dat je kunt laten zien aan Academic Key.
✨Solliciteer direct via onze website!
Als je een rol als Deep Learning Engineer bij Academic Key wilt, ga dan naar onze website en solliciteer direct! We zijn altijd op zoek naar enthousiaste kandidaten die willen bijdragen aan de toekomst van automatisering.
Wij denken dat je deze vaardigheden nodig hebt om als Deep Learning Engineer in Delft te schitteren
Een paar tips voor je sollicitatie 🫡
Laat je technische vaardigheden stralen!:Voor een rol in automatisering en regeltechniek is het essentieel om je technische vaardigheden te benadrukken. Zorg ervoor dat je CV en portfolio specifieke projecten en technologieën bevatten die je hebt gebruikt, zoals programmeertalen en software die relevant zijn voor de industrie. Dit laat zien dat je de juiste kennis in huis hebt voor de rol bij Academic Key.
Focus op je probleemoplossend vermogen:In automatisering draait alles om het oplossen van complexe uitdagingen. Geef in je motivatiebrief concrete voorbeelden van situaties waarin je creatieve oplossingen hebt gevonden of processen hebt geoptimaliseerd. Dit laat de recruiters zien dat je niet alleen over de juiste ervaring beschikt, maar ook een proactieve denker bent.
Duidelijke en gestructureerde communicatie!:In een fulltime rol in automatisering en regeltechniek is goede communicatie key. Zorg ervoor dat je documenten helder, gestructureerd en professioneel zijn. Dit geldt zowel voor je CV als je motivatiebrief. Recruiters willen zien dat je in staat bent om ingewikkelde informatie duidelijk over te brengen.
Toon je enthousiasme voor het vakgebied:Bij Academic Key waarderen we echt kandidaten die passie hebben voor automatisering. Laat in je motivatiebrief zien waarom deze rol je aanspreekt en wat je hoopt te leren en bereiken. Dit laat zien dat je niet alleen voor de functie solliciteert, maar ook echt betrokken bent bij de sector.
Zo bereid je je voor op een sollicitatiegesprek bij Academic Key
✨Ken de Tools van de Branche
Zorg ervoor dat je goed bekend bent met de software en tools die in automatisering en regeltechniek worden gebruikt, zoals PLC-programmering of regeltechnische simulaties. Dit toont niet alleen je enthousiasme, maar ook je technische vaardigheden die direct relevant zijn voor de rol bij Academic Key.
✨Praktische Ervaring Delen
Neem voorbeelden mee van eerdere projecten of stages waarin je automatisering of regeltechnieken hebt toegepast. Dit kan bijvoorbeeld een stage zijn waarbij je een productieproces hebt geoptimaliseerd. Dit laat zien dat je niet alleen theoretische kennis hebt, maar ook praktische ervaring, wat cruciaal is voor een fulltime rol.
✨Bereid Technische Vragen Voor
Verwacht technische vragen tijdens het interview die kunnen gaan over specifieke automatiseringstechnieken of scenario's. Denk aan vragen zoals hoe je een bepaald systeem zou analyseren of verbeteren. Door je hierop voor te bereiden, kunnen we laten zien dat we echt in staat zijn om waarde toe te voegen aan het team.
✨Pas je Communicatiestijl aan
Aangezien je in deze rol veel zult samenwerken met andere technische teamleden, is het belangrijk om je communicatiestijl aan te passen aan je publiek. Zorg ervoor dat je technische concepten duidelijk en eenvoudig kunt uitleggen. Dit kan het verschil maken tijdens je interview bij Academic Key.
