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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere KI-Modelle für die medizinische Bildverarbeitung.
- Arbeitgeber: Ein schnell wachsendes Deep-Tech-Startup im Bereich medizinische Bildgebung mit innovativen KI-Lösungen.
- Mitarbeitervorteile: Hybrid-Arbeitsmodell, spannende Herausforderungen und die Möglichkeit, einen echten Unterschied im Gesundheitswesen zu machen.
- Warum dieser Job: Arbeite an bedeutenden Problemen mit einem interdisziplinären Team und verbessere klinische Ergebnisse.
- Gewünschte Qualifikationen: Starker akademischer Hintergrund in Informatik oder verwandten Bereichen; Erfahrung mit Python und Deep Learning.
- Andere Informationen: Vollzeitstelle mit der Chance, in einem dynamischen Umfeld zu wachsen.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 84000 € pro Jahr.
Unser Kunde ist ein risikokapitalfinanziertes, schnell wachsendes Deep-Tech-Startup im Bereich der medizinischen Bildgebung. Ihre Mission ist es, die Interaktion von Klinikern mit Bilddaten neu zu gestalten, indem intelligente, cloudbasierte KI-Lösungen entwickelt werden, die die Planung und Entscheidungsfindung bei kritischen Eingriffen unterstützen. Kürzlich erhielt ihre Flaggschiff-KI-Plattform die FDA 510(k)-Zulassung und die CE-Kennzeichnung, und sie skalieren sowohl ihr Produkt als auch ihr Team.
Als Senior Software Engineer im Bereich Deep Learning & Imaging spielen Sie eine Schlüsselrolle bei der Gestaltung, Entwicklung und Bereitstellung von produktionsreifen KI-Modellen und quantitativen Bildgebungs-Pipelines. Sie arbeiten mit einem interdisziplinären Team von Software-Ingenieuren, Klinikern, Produktexperten und regulatorischen Spezialisten zusammen, um klinisch relevante Funktionalitäten in großem Maßstab bereitzustellen. Dies ist eine Vollzeit- und unbefristete Stelle mit hybrider Arbeitsweise.
Hauptverantwortlichkeiten:
- Leitung des Designs, der Implementierung und Optimierung von Deep-Learning-Modellen für die Bildsegmentierung und -analyse, insbesondere im Bereich der 3D-medizinischen Bildgebung.
- Aufbau und Verfeinerung quantitativer Bildgebungs-Pipelines, die klinisch relevante Metriken (z.B. Organvolumina, anatomische Geometrie) aus segmentierten Daten ableiten.
- Verwaltung des gesamten Modelllebenszyklus, einschließlich Datenvorbereitung, Modelltraining, Validierung, Bereitstellung und Überwachung.
- Beitrag zu Softwarearchitekturentscheidungen, Code-Reviews und Teststrategien gemäß den Standards für Medizinprodukte.
- Enger Austausch mit klinischen Experten zur Definition von Anforderungen und Sicherstellung der medizinischen Validität technischer Lösungen.
- Dokumentation von Software- und Algorithmusdesigns, Leistungskennzahlen und Prozessen zur Einhaltung regulatorischer und Qualitätsstandards.
- Teilnahme an kontinuierlichen Verbesserungen der Entwicklungspraktiken, Infrastruktur und Teamabläufe.
Erforderliche Erfahrungen und Qualifikationen:
- Starker akademischer Hintergrund in Informatik, angewandter Mathematik, Physik, Ingenieurwesen oder einem verwandten Bereich.
- Beherrschung von Python und modernen Deep-Learning-Frameworks (z.B. PyTorch, TensorFlow).
- Nachgewiesene Erfahrung in der Entwicklung, dem Training und der Bereitstellung bildbasierter Deep-Learning-Modelle in einer Produktionsumgebung.
- Tiefes Verständnis angewandter Mathematik, einschließlich Geometrie, Statistik und linearer Algebra.
- Erfahrung mit volumetrischen Daten oder 3D-Bildgebungsmodalitäten.
- Starke Kommunikationsfähigkeiten, mit der Fähigkeit, komplexe Ideen nicht-technischen Stakeholdern zu erklären.
- Hohe Autonomie, strukturierte Problemlösungsfähigkeiten und Aufmerksamkeit für Details.
- Fließend in Wort und Schrift in Englisch.
Bevorzugte Fähigkeiten:
- Expertise in der 3D-medizinischen Bildgebung, insbesondere CT-Scans.
- Erfahrung mit modernen Architekturen wie Vision Transformers oder promptable Segmentation.
- Vertrautheit mit DICOM-Standards und Datenhandling.
- Hintergrund in regulatorischen Umgebungen (z.B. MDR, FDA, IEC 62304, GDPR).
- Erfahrung mit Computergrafik, Geometrieverarbeitung oder Rendering-Bibliotheken.
Senior Software Engineer Arbeitgeber: Aspire Life Sciences Search
Kontaktperson:
Aspire Life Sciences Search HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Senior Software Engineer
✨Tipp Nummer 1
Netzwerke mit Fachleuten aus der Medizintechnik und KI aufbauen. Besuche relevante Konferenzen oder Meetups, um Kontakte zu knüpfen und mehr über die neuesten Entwicklungen in der Branche zu erfahren.
✨Tipp Nummer 2
Zeige deine Fähigkeiten in Deep Learning und Bildverarbeitung durch persönliche Projekte oder Beiträge zu Open-Source-Projekten. Dies kann dir helfen, praktische Erfahrungen zu sammeln und dein Portfolio zu erweitern.
✨Tipp Nummer 3
Bereite dich darauf vor, technische Fragen zu beantworten, die sich auf die Entwicklung und Implementierung von KI-Modellen beziehen. Übe, komplexe Konzepte einfach zu erklären, um deine Kommunikationsfähigkeiten zu demonstrieren.
✨Tipp Nummer 4
Informiere dich über die regulatorischen Anforderungen im Bereich medizinischer Software. Ein gutes Verständnis der relevanten Standards kann dir einen Vorteil verschaffen und zeigt dein Engagement für Qualität und Sicherheit.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Senior Software Engineer
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Unternehmensmission: Informiere dich über das Unternehmen und seine Mission im Bereich medizinische Bildgebung. Zeige in deinem Anschreiben, dass du die Ziele des Unternehmens verstehst und wie deine Fähigkeiten dazu beitragen können.
Hebe relevante Erfahrungen hervor: Betone in deinem Lebenslauf und Anschreiben deine Erfahrungen mit Deep Learning, insbesondere in der medizinischen Bildverarbeitung. Nenne spezifische Projekte oder Modelle, an denen du gearbeitet hast, um deine Eignung für die Rolle zu unterstreichen.
Technische Fähigkeiten betonen: Stelle sicher, dass du deine Kenntnisse in Python und modernen Deep Learning Frameworks wie PyTorch oder TensorFlow klar darstellst. Füge Beispiele hinzu, die deine Fähigkeiten in der Entwicklung und Implementierung von Modellen zeigen.
Kommunikationsfähigkeiten demonstrieren: Da die Rolle enge Zusammenarbeit mit klinischen Experten erfordert, solltest du in deinem Anschreiben betonen, wie du komplexe technische Konzepte verständlich kommunizieren kannst. Dies zeigt, dass du in der Lage bist, mit verschiedenen Stakeholdern effektiv zu interagieren.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Aspire Life Sciences Search vorbereitest
✨Verstehe die Technologie
Mach dich mit den neuesten Entwicklungen im Bereich Deep Learning und medizinische Bildgebung vertraut. Sei bereit, spezifische Fragen zu beantworten und deine Erfahrungen mit relevanten Technologien wie PyTorch oder TensorFlow zu erläutern.
✨Bereite Beispiele vor
Denke an konkrete Projekte, an denen du gearbeitet hast, insbesondere solche, die 3D-Bilddaten oder tiefes Lernen betreffen. Sei bereit, über Herausforderungen und Lösungen zu sprechen, um deine Problemlösungsfähigkeiten zu demonstrieren.
✨Kommunikation ist der Schlüssel
Da du mit einem interdisziplinären Team arbeiten wirst, ist es wichtig, komplexe technische Konzepte einfach erklären zu können. Übe, wie du deine Ideen klar und verständlich präsentieren kannst, auch für nicht-technische Stakeholder.
✨Regulatorische Kenntnisse
Informiere dich über die relevanten regulatorischen Standards wie MDR oder FDA. Zeige, dass du die Bedeutung von Compliance in der medizinischen Softwareentwicklung verstehst und wie du sicherstellen kannst, dass deine Arbeit diesen Standards entspricht.
