Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Datenpipelines für medizinische Bilddaten und unterstütze KI-gestützte Softwareprojekte.
- Unternehmen: Dynamisches eHealth-Unternehmen mit flachen Hierarchien und freundlicher Atmosphäre.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, berufliche Entwicklung und moderne Arbeitsumgebung.
- Weitere Informationen: Tolle Karrierechancen in einem interdisziplinären Team.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Medizin mit KI und verbessere die Patientenversorgung.
- Qualifikationen: Erfahrung in maschinellem Lernen, Python und medizinischer Bildverarbeitung erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Als junges und dynamisches eHealth-Unternehmen verfolgt FUSE-AI das Ziel, die medizinische Versorgung mit innovativen KI-basierten Softwareprodukten zu verbessern. Unsere Softwarelösungen analysieren medizinische Bilder und unterstützen Radiologen bei der Diagnose von Krebs. Unsere Produktentwicklung konzentriert sich auf ML/DL-Technologien.
Bei FUSE-AI arbeiten wir in einem interdisziplinären Team von Datenwissenschaftlern, Machine Learning-Ingenieuren, Q&R-Experten und Wissenschaftlern an der Nutzung von KI-Lösungen in der Medizin.
Was uns auszeichnet
- Arbeitskultur: Wir sind ein Team mit flachen Hierarchien und einer freundlichen Atmosphäre.
- Work-Life-Balance: Wir unterstützen Ihre berufliche Entwicklung und ermöglichen Ihnen die Teilnahme an Fachveranstaltungen.
- Top-Lage: Wir bieten Ihnen modernste Technologie in einer hellen Büroumgebung zwischen dem Rathaus und dem Michel, mit U-Bahn, S-Bahn und Bus direkt vor der Tür.
Stellenbeschreibung
Als Medical Data Engineer / Data-Centric ML Engineer bei FUSE-AI arbeiten Sie an der Schnittstelle von medizinischer Bildgebung, Datenengineering, maschinellem Lernen und regulierter Softwareentwicklung. Die Rolle konzentriert sich auf den Aufbau zuverlässiger, nachvollziehbarer und qualitativ hochwertiger medizinischer Bilddatenpipelines, die die Entwicklung, Validierung und kontinuierliche Verbesserung unserer KI-basierten Produkte und Projekte ermöglichen.
Vielfältige und herausfordernde Tätigkeiten rund um medizinische Bilddaten, datenzentriertes maschinelles Lernen und KI-basierte Softwareentwicklung:
- Planung, Design und Implementierung von Datenpipelines für medizinische Bilddaten, z.B. DICOM-basierte Workflows
- Entwicklung und Wartung von Prozessen für Datenaufnahme, -strukturierung und -nachvollziehbarkeit
- Einrichtung und kontinuierliche Verbesserung der Datensatzverwaltung, einschließlich Datenqualitätsprüfung, Versionierung von Datensätzen und Dokumentation
- Machbarkeitsanalysen von Problemen im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen sowie die Entwicklung geeigneter Lösungsstrategien
- Management und Qualitätssicherung von Annotationen, Labels und Ground Truth-Daten, die für die Entwicklung und Validierung medizinischer maschineller Lernmodelle verwendet werden
- Unterstützung bei der Auswahl und Integration geeigneter Werkzeuge, Frameworks und Technologien zur Verbesserung unserer ML-Entwicklungs- und Bereitstellungsprozesse gemäß regulatorischen Anforderungen
- Weiterentwicklung und Optimierung unserer Produkte/Projekte
- Analyse und Lösung komplexer Entwicklungsaufgaben im Team
- Eigenständiges Studium des aktuellen Wissensstands
Qualifikation und Kompetenzen
- Erfolgreich abgeschlossenes Studium in (technischer) Informatik, Physik oder einer vergleichbaren wissenschaftlichen Disziplin.
- Mehrjährige Erfahrung in maschinellem Lernen / Deep Learning / Bildverarbeitung / Datenengineering im medizinischen Bereich
- Erfahrung in Python und KI-bezogenen Frameworks
- Erfahrung in der Arbeit mit Linux-basierten Infrastrukturen
- Kenntnisse im Umgang mit medizinischen Bilddaten (DICOM), Metadatenhandling und Bildgebungs-Workflows
- Kompetenz im Aufbau und der Pflege von Datenpipelines für medizinische Bilddatensätze
- Kompetenz im Management von Annotationen und Labels für medizinische Bilddatensätze
- Kompetenz in der Datenversionierung, Datenprotokollierung, Nachvollziehbarkeit und Visualisierung
- Kenntnisse in der Konfiguration und Verwaltung von Datenbanken wie MySQL, MongoDB usw.
- Fähigkeit in der Softwareentwicklung in Zusammenarbeit mit Git
- Kompetenz in Konzepten für Softwareentwicklungsverfahren, agilen Projektentwicklungsmethoden und Projektmanagement (z.B. Jira, MS Project usw.)
- Gute Kommunikation im Einklang mit Respekt, Freundlichkeit und Feedbackkultur
- Hands-on-Mentalität und problemlösende Denkweise gemäß Best Practices und Anforderungen
- Selbstständige, strukturierte Arbeitsweise und Interesse an Zusammenarbeit und Weiterentwicklung in einem interdisziplinären Team
- Fließende Deutsch- und Englischkenntnisse
Nice-to-haves
- Kenntnisse und Verständnis in medizinischen und klinischen Arbeitsabläufen und Medizin, z.B. Radiologie, Krankenhausinformationssystem (HIS)
- Kenntnisse über Vorschriften für medizinische Geräte (EU MDR, FDA, ISO usw.)
Interessiert?
Dann freuen wir uns auf Ihre Bewerbung (auf Englisch oder Deutsch)! Bitte senden Sie Ihre Unterlagen mit Gehaltsvorstellungen und möglichem Startdatum an uns. Bei Fragen können Sie uns gerne kontaktieren.
(Senior) Medical Data Engineer / Data-Centric ML Engineer (m/w/d) Arbeitgeber: Fuse AI
FUSE-AI ist ein hervorragender Arbeitgeber, der innovative Lösungen im Bereich der medizinischen Bildverarbeitung entwickelt und dabei auf eine freundliche Teamatmosphäre mit flachen Hierarchien setzt. Wir fördern die berufliche Weiterentwicklung unserer Mitarbeiter durch die Teilnahme an Fachveranstaltungen und bieten einen modernen Arbeitsplatz in zentraler Lage mit optimaler Anbindung an öffentliche Verkehrsmittel. Bei uns haben Sie die Möglichkeit, in einem interdisziplinären Team an spannenden Projekten zu arbeiten und Ihre Fähigkeiten in einem dynamischen Umfeld weiterzuentwickeln.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so (Senior) Medical Data Engineer / Data-Centric ML Engineer (m/w/d) erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten 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 sei bereit, deine Erfahrungen im Bereich Machine Learning und Datenengineering zu teilen. Wir können dir dabei helfen, die besten Ressourcen zu finden.
✨Tipp Nummer 3
Sei proaktiv! Wenn du eine interessante Stelle siehst, bewirb dich direkt über unsere Website. Zeig uns, dass du motiviert bist und Interesse an der Position hast!
✨Tipp Nummer 4
Bereite Fragen für dein Vorstellungsgespräch vor! Zeige dein Interesse an der Unternehmenskultur und den Projekten, an denen wir arbeiten. Das zeigt, dass du wirklich an der Position interessiert bist.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um (Senior) Medical Data Engineer / Data-Centric ML Engineer (m/w/d) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!:Wir wollen 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 relevanten Erfahrungen im Bereich Machine Learning und Datenengineering hervor. Erzähl uns von Projekten, an denen du gearbeitet hast, und wie du Herausforderungen gemeistert hast.
Mach es übersichtlich:Achte darauf, dass deine Unterlagen klar strukturiert sind. Verwende Absätze und Aufzählungen, um wichtige Informationen hervorzuheben. So können wir schnell einen Überblick über deine Qualifikationen bekommen.
Bewirb dich über unsere Website:Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass sie schnell bei uns ankommt und wir sie zügig bearbeiten können.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Fuse AI vorbereitet
✨Verstehe die Technologie
Mach dich mit den neuesten Entwicklungen in der medizinischen Bildverarbeitung und den verwendeten ML/DL-Technologien vertraut. Zeige im Interview, dass du nicht nur die Grundlagen verstehst, sondern auch, wie diese Technologien in der Praxis angewendet werden.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Erfahrungen, die deine Fähigkeiten in der Datenpipeline-Entwicklung und im Umgang mit medizinischen Bilddaten demonstrieren. Sei bereit, diese Beispiele zu erläutern und zu zeigen, wie du Herausforderungen gemeistert hast.
✨Fragen stellen
Bereite einige durchdachte Fragen über die Unternehmenskultur, das Team und die aktuellen Projekte vor. Das zeigt dein Interesse und hilft dir, herauszufinden, ob FUSE-AI wirklich der richtige Ort für dich ist.
✨Soft Skills betonen
Neben technischen Fähigkeiten sind auch Kommunikation und Teamarbeit wichtig. Bereite dich darauf vor, Beispiele zu geben, wie du in interdisziplinären Teams gearbeitet hast und wie du Feedback gegeben und empfangen hast.
