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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 (remote oder hybrid) und die 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, Machine Learning und 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, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze LinkedIn und andere Plattformen, um mit Fachleuten aus der MedTech-Branche in Kontakt zu treten. Lass uns gemeinsam dein Netzwerk erweitern und vielleicht findest du so die perfekte Gelegenheit!
✨Präsentiere deine Projekte!
Stell sicher, dass du deine bisherigen Arbeiten und Projekte gut präsentieren kannst. Zeig, was du drauf hast, indem du Beispiele deiner Computer Vision-Algorithmen teilst. Das macht Eindruck und zeigt deine Fähigkeiten!
✨Sei bereit für technische Interviews!
Bereite dich auf technische Fragen und praktische Tests vor, die deine Kenntnisse in Python, Deep Learning und medizinischer Bildverarbeitung prüfen. Lass uns gemeinsam die besten Antworten und Lösungen erarbeiten!
✨Bewirb dich direkt über unsere Website!
Wenn du eine passende Stelle gefunden hast, bewirb dich direkt über unsere Website. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und unkompliziert ankommt. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören!
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 für die Stelle als Computer Vision Engineer zu verdeutlichen. Lass uns wissen, warum du gerade bei uns im MedTech-Bereich arbeiten möchtest.
Betone deine relevanten Erfahrungen: Stell sicher, dass du deine Erfahrungen in der Computer Vision und im maschinellen Lernen klar hervorhebst. Erzähl uns von Projekten, an denen du gearbeitet hast, insbesondere wenn sie mit medizinischen Anwendungen zu tun hatten. Das macht einen großen Unterschied!
Technische Fähigkeiten nicht vergessen: Gib uns einen Überblick über deine technischen Fähigkeiten, besonders in Python und Deep Learning Frameworks wie PyTorch. Wenn du Erfahrung mit DICOM oder regulierten Entwicklungsumgebungen hast, erwähne das unbedingt – das ist für uns wichtig!
Bewirb dich über unsere Website: Wir freuen uns darauf, deine Bewerbung zu sehen! Bewirb dich direkt über unsere Website, damit wir alles schnell und unkompliziert bearbeiten können. So bist du sicher, dass deine Unterlagen bei uns ankommen!
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. Informiere dich über aktuelle Entwicklungen in der medizinischen Bildverarbeitung und wie Computer Vision dabei eine Rolle spielt. Das zeigt dein Interesse und deine Bereitschaft, dich in das Thema einzuarbeiten.
✨Präsentiere deine Projekte
Bereite eine kurze Präsentation deiner bisherigen Projekte im Bereich Computer Vision vor. Zeige, wie du Algorithmen entwickelt und optimiert hast, und erkläre die Ergebnisse. Konkrete Beispiele helfen, deine Fähigkeiten zu verdeutlichen und machen einen bleibenden Eindruck.
✨Technische Fragen üben
Erwarte technische Fragen zu Python, Deep Learning Frameworks und spezifischen Algorithmen. Übe, wie du deine Ansätze zur Bildsegmentierung oder -klassifikation erklärst. Das gibt dir Sicherheit und zeigt, dass du die nötigen Kenntnisse hast.
✨Teamarbeit betonen
Da die Rolle die Zusammenarbeit mit verschiedenen Fachleuten erfordert, sei bereit, Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte zu teilen. Betone, wie du mit Software-Ingenieuren und klinischen Experten zusammengearbeitet hast, um technische Lösungen zu entwickeln. Das zeigt deine Teamfähigkeit und Kommunikationsstärke.