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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere KI-Modelle für die digitale Gesundheitsversorgung.
- Arbeitgeber: Avelios, ein innovatives Unternehmen im Gesundheitswesen mit einem vielfältigen Team.
- Mitarbeitervorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Aktienoptionen, flexible Arbeitszeiten und ein modernes Büro in München.
- Andere Informationen: Dynamisches Umfeld mit vielen Entwicklungsmöglichkeiten und Zugang zu großen medizinischen Datensätzen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Medizin mit modernster Technologie und echten Auswirkungen auf Patienten.
- Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung in Machine Learning und Programmierung, idealerweise mit PyTorch oder TensorFlow.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 84000 € pro Jahr.
Unsere Mission bei Avelios ist es, die führende Softwareplattform für die datengestützte Digitalisierung von Krankenhäusern und der Patientenversorgung aufzubauen. Dazu haben wir eine modulare Softwareplattform entwickelt, die Arbeitsabläufe in Krankenhäusern mit modernster Technologie benutzerfreundlich digitalisiert und optimiert. Mit unserer Software ermöglichen wir es Krankenhäusern, Ärzten und Pflegekräften, ihren Patienten die bestmögliche Versorgung zu bieten.
Wir wachsen schnell und möchten unser Team und unser Geschäft weiter ausbauen, um das Gesundheitswesen grundlegend zum Besseren zu digitalisieren. Wir schätzen unterschiedliche Hintergründe und sehen Vielfalt als eine unserer Stärken.
Das Team und die Rolle
Als (Senior) Machine Learning Engineer (alle Geschlechter) werden Sie die Integration intelligenter Systeme in reale klinische Umgebungen vorantreiben. In Zusammenarbeit mit unseren interdisziplinären Entwicklungs- und Forschungsteams wird sich Ihre Rolle auf den Aufbau und die Bereitstellung von Machine Learning-Modellen im großen Maßstab konzentrieren – mit direktem Zugang zu großen medizinischen Datensätzen, führenden Forschungseinrichtungen und Hochleistungsrecheninfrastrukturen. Dies ist eine einzigartige Gelegenheit, wie KI alltägliche medizinische Arbeitsabläufe transformiert.
Ihre Aufgaben
- Zusammenarbeit mit unserem Kernentwicklungsteam, um Machine Learning in die Produktion zu bringen
- Entwurf und Training von ML-Modellen auf großangelegten klinischen Datensätzen
- Integration KI-gestützter Lösungen in medizinische Arbeitsabläufe
- Arbeiten mit föderierten Machine Learning-Frameworks für datenschutzkonformes Modelltraining
- Zusammenarbeit mit führenden akademischen und Forschungseinrichtungen
- Nutzung des Zugangs zu Hochleistungsrecheninfrastrukturen zum Aufbau robuster ML-Pipelines
Ihre Qualifikationen
- Abschluss in Informatik, Computerwissenschaften oder einem verwandten Bereich – oder gleichwertige praktische Erfahrung
- Praktische Erfahrung mit PyTorch, TensorFlow oder Keras
- Veröffentlichungen auf führenden Konferenzen oder nachgewiesene bahnbrechende Ergebnisse in angewandtem ML (z.B. Computer Vision oder NLP)
- Starker Programmierhintergrund – GitHub-Beiträge sind ein Plus
- Interesse an neuen Technologien und deren Anwendung auf reale Herausforderungen
- Fließend in Deutsch und Englisch
- Tiefes Verständnis unserer Technologien und Kenntnisse unseres modernen und relevanten Tech-Stacks
- Fähigkeit, wertvolle praktische Erfahrungen in einem von führenden internationalen VCs unterstützten Start-up zu sammeln
- Hohe Flexibilität, Abwechslung in Ihren Aufgaben und die Möglichkeit, Verantwortung zu übernehmen
- Motivierendes Arbeitsumfeld mit einem vielfältigen Team, das gerne zusammenarbeitet
- Viele Vorteile und Vergünstigungen sowie ein großartiges Büro im Herzen von München
- Ein wettbewerbsfähiges Gehalt plus ein virtuelles Aktienoptionspaket
Machine Learning Engineer (all genders) Arbeitgeber: Avelios Medical
Kontaktperson:
Avelios Medical HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Machine Learning Engineer (all genders)
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Fachleuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns wissen, wenn du Fragen hast oder Unterstützung brauchst!
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe Coding-Challenges und mache dich mit den neuesten Trends im Machine Learning vertraut. Wir können dir Ressourcen empfehlen, die dir helfen, dich optimal vorzubereiten.
✨Tipp Nummer 3
Sei proaktiv und zeige dein Interesse! Wenn du eine Stelle ins Auge gefasst hast, zögere nicht, direkt bei uns nachzufragen. Wir lieben es, von motivierten Talenten zu hören!
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich über unsere Website! Das gibt dir die beste Chance, direkt in den Auswahlprozess einzusteigen. Wir freuen uns darauf, deine Bewerbung zu sehen und vielleicht bald im Team willkommen zu heißen!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Machine Learning Engineer (all genders)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!: Wir möchten dich kennenlernen, also sei authentisch in deiner Bewerbung. Zeig uns, wer du bist und was dich motiviert, Teil unseres Teams zu werden.
Betone deine Erfahrungen: Hebe deine praktischen Erfahrungen mit Machine Learning hervor. Ob Projekte, Veröffentlichungen oder GitHub-Beiträge – wir wollen sehen, was du drauf hast!
Pass auf die Details auf: Achte darauf, dass deine Bewerbung gut strukturiert und fehlerfrei ist. Ein klarer und professioneller Auftritt macht einen guten Eindruck und zeigt, dass du dir Mühe gibst.
Bewirb dich über unsere Website: Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell bei uns landet!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Avelios Medical vorbereitest
✨Verstehe die Technologie
Mach dich mit den Technologien vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, wie PyTorch, TensorFlow oder Keras. Zeige im Interview, dass du nicht nur theoretisches Wissen hast, sondern auch praktische Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Überlege dir spezifische Projekte oder Herausforderungen, die du in der Vergangenheit gemeistert hast. Sei bereit, diese zu erläutern und zu zeigen, wie du Machine Learning-Modelle erfolgreich implementiert hast, insbesondere in klinischen Umgebungen.
✨Zeige deine Teamfähigkeit
Da die Rolle viel Zusammenarbeit erfordert, sei bereit, über deine Erfahrungen in interdisziplinären Teams zu sprechen. Betone, wie du mit anderen zusammengearbeitet hast, um innovative Lösungen zu entwickeln und welche Rolle du dabei gespielt hast.
✨Fragen stellen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und am Unternehmen. Frage nach den aktuellen Projekten, den Herausforderungen im Team oder wie Avelios die Integration von KI in die medizinischen Abläufe plant.