Finde einen Job 
Finde eine Ausbildung 
Top Arbeitgeber 
Top Universitäten 
Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere Computer Vision-Algorithmen für medizinische Anwendungen.
- Arbeitgeber: Innovatives MedTech-Unternehmen mit Fokus auf Bildverarbeitung.
- Mitarbeitervorteile: Flexibles Arbeiten, wettbewerbsfähige Vergütung und Möglichkeit zur Vertragsverlängerung.
- Andere Informationen: Dynamisches Team mit Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Medizin mit fortschrittlicher Technologie und echten Auswirkungen.
- Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung in Computer Vision und maschinellem Lernen, idealerweise im MedTech-Bereich.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
12‑monatiger Vertrag / Freiberuflich
Standort: Deutschland (hybrid oder remote innerhalb Deutschlands)
Wir arbeiten mit einem MedTech-Unternehmen zusammen, das fortschrittliche bildbasierte Lösungen für klinische und regulierte Gesundheitsumgebungen entwickelt. Sie suchen einen erfahrenen Computer Vision Engineer auf freiberuflicher Basis, um laufende F&E- und Produktentwicklungsinitiativen zu unterstützen. Diese Rolle ist Teil eines multidisziplinären F&E-Teams und konzentriert sich auf das Design, die Entwicklung und die Optimierung von Computer Vision- und Machine Learning-Algorithmen für medizinische Anwendungen.
Vertragsdetails
- Vertragsdauer: 12 Monate (Verlängerung möglich)
- Engagement: Freiberuflich / Vertrag
- Standort: Deutschland (remote oder hybrid je nach Projektbedarf)
- Start: ASAP
Hauptverantwortlichkeiten
- Entwicklung und Implementierung von Computer Vision- und Deep Learning-Algorithmen für medizinische Bild- oder Videodaten
- Arbeiten mit Modalitäten wie Mikroskopie, Endoskopie, Röntgen, CT, MRT oder ähnlichen bildbasierten Eingaben
- Design, Training und Validierung von Modellen (z.B. CNNs, UNet-basierte Architekturen) unter realen Datenbeschränkungen
- Zusammenarbeit mit Software-Ingenieuren, klinischen Experten und Produktteams zur Übersetzung klinischer Bedürfnisse in technische Lösungen
- Unterstützung bei der Modelloptimierung, Leistungsbewertung und Dokumentation für regulierte Umgebungen
- Beitrag zu Verifizierungs- und Validierungsaktivitäten von Algorithmen, die den Standards für Medizinprodukte entsprechen
Erfahrung & Fähigkeiten
- Starker Hintergrund in Computer Vision und Machine Learning, idealerweise im Bereich medizinische Bildgebung oder MedTech
- Kenntnisse in Python und Deep Learning-Frameworks, vorzugsweise PyTorch
- Erfahrung mit Bildsegmentierung, -erkennung oder -klassifikationsproblemen
- Verständnis von medizinischen oder wissenschaftlichen Bilddaten und deren Herausforderungen (Datenqualität, Annotation, Verzerrung)
- Erfahrung in der Bereitstellung produktionsbereiter Algorithmen, nicht nur Forschungsprototypen
- Vertrautheit mit DICOM und medizinischen Bildstandards ist von Vorteil
- Erfahrung in regulierten Entwicklungsumgebungen (z.B. IEC 62304, ISO 13485, FDA oder CE-Kennzeichnung) ist vorteilhaft
- Kenntnisse in C++ oder CUDA sind ein Plus
- MSc oder PhD in Computer Vision, Biomedizinischer Technik, Medizinischer Bildgebung oder einem verwandten Bereich
Computer Vision Engineer- MedTech Arbeitgeber: EPM Scientific
Kontaktperson:
EPM Scientific HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Computer Vision Engineer- MedTech
✨Netzwerken ist der Schlüssel
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Fachleuten aus der MedTech-Branche in Kontakt zu treten. Wir sollten uns aktiv an Diskussionen beteiligen und unsere Expertise zeigen, um auf uns aufmerksam zu machen.
✨Präsentiere deine Projekte
Erstelle ein Portfolio oder eine GitHub-Seite, auf der du deine besten Computer Vision-Projekte zeigst. Das hilft uns, potenziellen Arbeitgebern zu demonstrieren, was wir draufhaben und wie wir ihre Anforderungen erfüllen können.
✨Bereite dich auf technische Interviews vor
Wir sollten uns auf technische Fragen und praktische Tests vorbereiten, die unsere Fähigkeiten in Computer Vision und Machine Learning herausfordern. Übe mit Coding-Challenges und Simulationen, um sicherer aufzutreten.
✨Bewirb dich direkt über unsere Website
Wenn du eine passende Stelle findest, bewirb dich direkt über unsere Website. Das zeigt unser Interesse und Engagement für die Position und erhöht unsere Chancen, im Auswahlprozess weiterzukommen.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Computer Vision Engineer- MedTech
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Bewerbung persönlich: Zeig uns, wer du bist! Verwende eine freundliche und authentische Sprache, um deine Motivation und Leidenschaft für Computer Vision im MedTech-Bereich zu vermitteln. Lass uns wissen, warum du genau zu uns passt!
Betone deine relevanten Erfahrungen: Stell sicher, dass du deine Erfahrungen mit Computer Vision und Machine Learning klar hervorhebst. Erzähl uns von Projekten, an denen du gearbeitet hast, besonders wenn sie in regulierten Umgebungen waren. Das macht einen großen Unterschied!
Sei präzise und strukturiert: Halte deine Bewerbung übersichtlich und gut strukturiert. Verwende klare Absätze und Aufzählungen, um deine Fähigkeiten und Erfahrungen schnell verständlich zu machen. Wir lieben es, wenn wir die Infos auf einen Blick erfassen können!
Bewirb dich über unsere Website: Vergiss nicht, dich direkt über unsere Website zu bewerben! So stellst du sicher, dass deine Bewerbung bei uns ankommt und wir sie schnell bearbeiten können. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei EPM Scientific vorbereitest
✨Verstehe die MedTech-Branche
Mach dich mit den spezifischen Herausforderungen und Trends in der MedTech-Branche vertraut. Zeige im Interview, dass du die Bedeutung von Computer Vision in klinischen Umgebungen verstehst und wie deine Fähigkeiten zur Verbesserung der Patientenversorgung beitragen können.
✨Präsentiere deine Projekte
Bereite eine kurze Präsentation deiner bisherigen Projekte vor, insbesondere solche, die sich auf medizinische Bildverarbeitung oder verwandte Bereiche beziehen. Erkläre die verwendeten Algorithmen, die Herausforderungen, die du überwunden hast, und die Ergebnisse, die du erzielt hast.
✨Technische Fragen üben
Erwarte technische Fragen zu Computer Vision und Deep Learning. Übe, wie du komplexe Konzepte einfach erklären kannst, und sei bereit, deine Kenntnisse über Frameworks wie PyTorch und DICOM-Standards unter Beweis zu stellen.
✨Teamarbeit betonen
Da die Rolle die Zusammenarbeit mit verschiedenen Fachleuten erfordert, solltest du Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte parat haben. Betone, wie du mit Software-Ingenieuren und klinischen Experten zusammengearbeitet hast, um technische Lösungen zu entwickeln, die den klinischen Bedürfnissen entsprechen.