Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle KI-gestützte Lösungen für die medizinische Bildanalyse und forme die Zukunft der Gesundheitsversorgung.
- Unternehmen: Innovatives Healthtech-Unternehmen mit globaler Zusammenarbeit und Fokus auf KI und Big Data.
- Vorteile: 30 Urlaubstage, flexible Arbeitszeiten, modernes Büro und Mitgliedschaft im Urban Sports Club.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung und internationalem Austausch.
- Warum dieser Job: Gestalte bedeutende Veränderungen im Gesundheitswesen und verbessere die Patientenversorgung weltweit.
- Qualifikationen: Abschluss in Informatik oder verwandten Bereichen, Erfahrung in maschinellem Lernen ist von Vorteil.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Vollzeit
Abteilung: R&D Software
Gegründet im Jahr 2020 und mit Hauptsitz in München, transformiert Snke die Gesundheits-Technologie mit skalierbaren, datengestützten Innovationen, die durch KI und Big Data-Analytik unterstützt werden. Wir sind Experten, die sich auf große Plattformen, digitale Gesundheit und softwaregesteuerte Medizintechnologie spezialisiert haben. Durch die Bereitstellung einer vertrauenswürdigen Orchestrierungsschicht ermöglicht Snke Gesundheitsdienstleistern, Gesellschaften, Registern, Agenturen und allen Partnern, modernste Lösungen für sichere und effiziente Interventionen bereitzustellen und die Patientenergebnisse zu verbessern. Neben unserem Hauptsitz in München haben wir Kernteams in Chicago, Heidelberg, San Diego und Tel Aviv. Snke fördert die globale Zusammenarbeit zur Schaffung intelligenter, befähigender und ganzheitlicher Technologien, die Gesundheitsdienstleistern helfen, bedeutende Veränderungen zu bewirken.
Als Machine Learning Engineer bei Snke werden Sie Ihr starkes Hintergrundwissen in maschinellem Lernen und Softwareengineering nutzen, um die Zukunft unseres Produktportfolios zu gestalten und uns dabei zu helfen, patientenspezifische anatomische Modellierungslösungen für die Präzisionsmedizin bereitzustellen.
Verantwortlichkeiten
- Entwicklung und Anwendung von maschinellen Lernlösungen für verschiedene Aufgaben in der 2D- und 3D-Medizinbildanalyse (z.B. Bildsegmentierung, Landmarkenerkennung, Objekterkennung und mehr)
- Die Grenzen intelligenter Softwarekomponenten zur Unterstützung medizinischer Verfahren erweitern, indem die wachsende Verfügbarkeit medizinischer Daten genutzt wird
- Kreative Ideen von ersten Prototypen bis zur endgültigen Produktveröffentlichung vorantreiben
- Mit einem vielfältigen Team an herausfordernden Projekten zusammenarbeiten, robuste und skalierbare Software entwickeln und kontinuierlich von Ihren Kollegen lernen
- Zur Verbesserung der täglichen Arbeit von medizinischen Fachkräften weltweit beitragen
Qualifikationen
- Abschluss in Informatik, Mathematik, Physik oder einem verwandten Bereich
- Idealerweise ein Doktortitel oder relevante Branchenerfahrung in einem ähnlichen Bereich
- Erfahrung in der Arbeit an KI-basierten Produkten in der Medizintechnik ist von Vorteil
- Nachweisliche Erfolge bei der Entwicklung von Methoden des maschinellen Lernens und Algorithmen der Computer Vision zur Lösung komplexer Probleme
- Starke Neugier auf die Details von Ansätzen des maschinellen Lernens und die Fähigkeit, diese anzupassen und zu verbessern
- Vertrautheit mit modernen ML-Tools, wie z.B. Experimentmanagement, Containerisierung, Orchestrierung, Datenverarbeitungspipelines und Datenversionskontrolle, ist von Vorteil
- Starkes Interesse an und solides Verständnis der Prinzipien des Softwareengineering
- Kenntnisse in Python und Grundkenntnisse in C++
- Fließend in Englisch
Vorteile
- Unterstützendes, internationales Team, verbunden durch gemeinsame Werte und eine Kultur des Vertrauens
- Bedeutungsvolle Verantwortlichkeiten mit nachhaltiger Auswirkung auf die globale Gesundheits-Technologie, Verbesserung medizinischer Entscheidungen und Patientenergebnisse
- 30 Urlaubstage, plus 24. Dezember und 31. Dezember
- Flexible Arbeitszeiten und ein hybrides Arbeitsmodell innerhalb Deutschlands
- Fahrradleasing über unseren Partner „BikeLeasing“
- Mitgliedschaft im Urban Sports Club mit Arbeitgeberbeitrag
- Zentral gelegener, moderner Arbeitsplatz mit einer 212 m² großen Dachterrasse
Bereit zu bewerben? Wir freuen uns auf Ihre Online-Bewerbung, einschließlich Ihres frühestmöglichen Starttermins.
Advanced/Senior Machine Learning Engineer – Medical Imaging Arbeitgeber: Brainlab
Snke ist ein hervorragender Arbeitgeber, der innovative Lösungen im Gesundheitswesen entwickelt und dabei auf eine unterstützende, internationale Teamkultur setzt. Mit flexiblen Arbeitszeiten, 30 Urlaubstagen und einem modernen Arbeitsplatz in München bietet das Unternehmen nicht nur bedeutende Verantwortung, sondern auch zahlreiche Möglichkeiten zur persönlichen und beruflichen Weiterentwicklung in einem dynamischen Umfeld. Hier haben Sie die Chance, an der Spitze der Medizintechnologie zu arbeiten und einen echten Einfluss auf die Verbesserung der Patientenversorgung zu nehmen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Advanced/Senior Machine Learning Engineer – Medical Imaging erhalten könnten
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Fachleuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns gemeinsam Verbindungen aufbauen und vielleicht sogar einen Insider-Tipp für die nächste Stelle bekommen!
✨Sei proaktiv!
Warte nicht darauf, dass Stellenanzeigen veröffentlicht werden. Kontaktiere Unternehmen direkt über unsere Website und zeige dein Interesse an möglichen Positionen. Manchmal sind die besten Jobs nicht einmal ausgeschrieben!
✨Bereite dich auf technische Interviews vor!
Mach dich mit typischen Fragen und Aufgaben vertraut, die in technischen Interviews gestellt werden. Lass uns gemeinsam an deinen Fähigkeiten feilen, damit du im Interview glänzen kannst!
✨Zeige deine Leidenschaft!
Erzähle in Gesprächen von deinen Projekten und deiner Begeisterung für Machine Learning und medizinische Bildverarbeitung. Lass uns deine Leidenschaft spüren, denn das kann den Unterschied machen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Advanced/Senior Machine Learning Engineer – Medical Imaging mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Bewerbung persönlich:Zeig uns, wer du bist! Verwende eine freundliche und authentische Sprache in deinem Anschreiben. Erzähl uns, warum du dich für die Position als Machine Learning Engineer interessierst und was dich an Snke begeistert.
Betone deine Erfahrungen:Hebe deine relevanten Erfahrungen im Bereich Machine Learning und medizinische Bildverarbeitung hervor. Zeig uns konkrete Beispiele, wie du komplexe Probleme gelöst hast und welche Technologien du dabei verwendet hast.
Sei präzise und strukturiert:Achte darauf, dass deine Bewerbung klar und gut strukturiert ist. Verwende Absätze und Aufzählungen, um wichtige Informationen hervorzuheben. So wird es uns leichter fallen, deine Qualifikationen schnell zu erfassen.
Bewirb dich über unsere Website:Wir freuen uns, wenn du dich direkt über unsere Website bewirbst! Das macht den Prozess für uns einfacher und du kannst sicher sein, dass deine Bewerbung direkt an die richtigen Leute gelangt.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Brainlab vorbereitet
✨Verstehe die Technologie
Mach dich mit den neuesten Entwicklungen im Bereich der medizinischen Bildverarbeitung und maschinellem Lernen vertraut. Zeige, dass du die Technologien, die Snke verwendet, verstehst und bereit bist, innovative Lösungen zu entwickeln.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Herausforderungen, die du in der Vergangenheit gemeistert hast. Sei bereit, diese Erfahrungen zu teilen und zu erklären, wie du deine Fähigkeiten in der Praxis angewendet hast, um Probleme zu lösen.
✨Teamarbeit betonen
Da Snke großen Wert auf Zusammenarbeit legt, solltest du Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte parat haben. Erkläre, wie du mit anderen zusammengearbeitet hast, um kreative 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 den nächsten Schritten in der Produktentwicklung.
