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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle Software für chirurgische Navigationssysteme und optimiere Bildlokalisierungsfunktionen.
- Arbeitgeber: Stryker ist ein globaler Marktführer in Medizintechnologie, der die Gesundheitsversorgung verbessert.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten und die Möglichkeit, teilweise remote zu arbeiten.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines innovativen Teams, das chirurgische Präzision und Patientenergebnisse verbessert.
- Gewünschte Qualifikationen: Bachelor- oder Masterabschluss in Informatik oder verwandten Bereichen; Erfahrung in maschinellem Lernen und Computer Vision.
- Andere Informationen: Diversity ist uns wichtig; wir begrüßen Bewerbungen aus allen Hintergründen.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 84000 € pro Jahr.
Join ein Unternehmen, in dem Innovation auf Zweck trifft. Als Lead / Staff Software Engineer – Machine Vision bei Stryker werden Sie zur Weiterentwicklung von hochmodernen chirurgischen Navigationssystemen beitragen. In einer kollaborativen, funktionsübergreifenden Umgebung helfen Sie dabei, bildbasierte Lösungen zu entwerfen und umzusetzen, die die chirurgische Präzision und die Patientenergebnisse verbessern. Dies ist Ihre Chance, Ihre Expertise in maschinellem Lernen und Computer Vision innerhalb eines globalen Marktführers in der Medizintechnologie zu entwickeln.
Was Sie tun werden:
- Entwurf und Entwicklung von Machine Vision-Software für chirurgische Navigationssysteme.
- Implementierung und Optimierung bildbasierter Lokalisierungsfunktionen von der Konzeption bis zur Bereitstellung.
- Praktische Arbeit mit Python, C++ und ML-Frameworks zur Bereitstellung robuster, produktionsbereiter Codes.
- Unterstützung bei der Bereitstellung, Integration und Testung in regulierten Umgebungen.
- Wissen innerhalb des Teams aufbauen und zur kontinuierlichen Verbesserung beitragen.
- Partnerschaft mit internen und externen Stakeholdern, um sich auf technische Richtungen und Innovationen abzustimmen.
Was Sie benötigen:
- Erforderlich: Bachelor- oder Masterabschluss in Informatik, Elektrotechnik, Robotik oder einem verwandten Bereich.
- Berufserfahrung in maschinellem Lernen und Computer Vision, idealerweise in einer regulierten oder hochmodernen Branche.
- Kenntnisse in Python und C++.
- Erfahrung mit Frameworks wie (Py)Torch, TensorFlow und Bibliotheken wie OpenCV.
- Vertrautheit mit Modellausrollungswerkzeugen (z. B. ONNX Runtime, TensorRT) ist von Vorteil.
- Starke Kommunikationsfähigkeiten in Englisch, sowohl schriftlich als auch mündlich.
- Eine kollaborative Denkweise und die Bereitschaft, innerhalb eines funktionsübergreifenden Entwicklungsteams zu wachsen.
Bevorzugt:
- Erfahrung mit Medizinprodukten ist von Vorteil, aber nicht zwingend erforderlich.
Diversität ist uns wichtig. Wir begrüßen Bewerbungen von Menschen unabhängig von ihrer ethnischen, nationalen oder sozialen Herkunft, Geschlecht, Behinderung, Alter oder sexueller Identität.
Dank unseres flexiblen Arbeitszeitmodells haben Sie die Möglichkeit, teilweise von zu Hause aus zu arbeiten. Eine regelmäßige Präsenz von 2-3 Tagen pro Woche vor Ort in Freiburg wird jedoch erwartet, um nachhaltige Beziehungen aufzubauen und den persönlichen Kontakt zu Kollegen und Abteilungen aufrechtzuerhalten.
Lead Software Engineer (m/f/d) Computer Vision / Machine Vision Arbeitgeber: Stryker
Kontaktperson:
Stryker HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Lead Software Engineer (m/f/d) Computer Vision / Machine Vision
✨Tipp Nummer 1
Nutze dein Netzwerk, um mehr über die Unternehmenskultur und die spezifischen Anforderungen der Position zu erfahren. Sprich mit aktuellen oder ehemaligen Mitarbeitern von Stryker, um wertvolle Einblicke zu gewinnen.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du deine Kenntnisse in Python, C++ und den relevanten ML-Frameworks auffrischst. Übe das Lösen von Programmieraufgaben und das Erklären deiner Lösungsansätze.
✨Tipp Nummer 3
Informiere dich über aktuelle Trends und Entwicklungen im Bereich Computer Vision und Machine Learning. Zeige in Gesprächen, dass du auf dem neuesten Stand bist und wie du diese Technologien in der medizinischen Technologie anwenden kannst.
✨Tipp Nummer 4
Sei bereit, Beispiele für deine bisherigen Projekte im Bereich maschinelles Lernen und Computer Vision zu präsentieren. Konkrete Ergebnisse und Erfahrungen können dir helfen, dich von anderen Bewerbern abzuheben.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Lead Software Engineer (m/f/d) Computer Vision / Machine Vision
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die geforderten Qualifikationen und Erfahrungen. Stelle sicher, dass du alle relevanten Punkte in deiner Bewerbung ansprichst.
Betone deine technischen Fähigkeiten: Hebe deine Kenntnisse in Python, C++ und den relevanten ML-Frameworks hervor. Zeige konkrete Beispiele, wie du diese Technologien in der Vergangenheit angewendet hast, um Probleme zu lösen oder Projekte erfolgreich abzuschließen.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du dich für die Position interessierst und wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten zur Vision des Unternehmens passen. Betone deine Teamfähigkeit und deinen Wunsch, in einem interdisziplinären Umfeld zu arbeiten.
Prüfe deine Unterlagen: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Fehler. Achte darauf, dass dein Lebenslauf aktuell ist und alle relevanten Informationen enthält, die für die Position wichtig sind.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Stryker vorbereitest
✨Verstehe die Technologien
Mach dich mit den Technologien vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, insbesondere mit Python, C++, und den ML-Frameworks wie PyTorch und TensorFlow. Zeige im Interview, dass du praktische Erfahrungen hast und bereit bist, diese Kenntnisse anzuwenden.
✨Bereite Beispiele vor
Überlege dir konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Berufserfahrung, die deine Fähigkeiten in der Bildverarbeitung und im maschinellen Lernen demonstrieren. Sei bereit, über Herausforderungen zu sprechen, die du gemeistert hast, und wie du zur Verbesserung von Projekten beigetragen hast.
✨Kommunikationsfähigkeiten zeigen
Da starke Kommunikationsfähigkeiten gefordert sind, übe, technische Konzepte klar und verständlich zu erklären. Dies ist besonders wichtig, wenn du mit internen und externen Stakeholdern zusammenarbeitest. Zeige, dass du in der Lage bist, komplexe Informationen einfach zu vermitteln.
✨Teamarbeit betonen
Hebe deine Erfahrungen in der Zusammenarbeit mit cross-funktionalen Teams hervor. Betone, wie du zur kontinuierlichen Verbesserung innerhalb des Teams beigetragen hast und wie wichtig dir eine kollaborative Arbeitsweise ist. Dies passt gut zur Unternehmenskultur von Stryker.
