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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle Machine Learning Pipelines und arbeite an innovativen Gesundheitsanwendungen.
- Arbeitgeber: Dynamisches Unternehmen im Bereich digitale Gesundheit mit inspirierender Teamkultur.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, kontinuierliches Lernen und persönliche Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Trage zur Verbesserung der Patientenversorgung bei und wachse in einem kreativen Umfeld.
- Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung in Python und Machine Learning, sowie Teamarbeit.
- Andere Informationen: Werde Teil einer Mission, die echte Veränderungen im Gesundheitswesen bewirken will.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 500 - 1500 € pro Monat.
Deine Aufgaben
- Join our mission and enable patients to receive 10X more therapy time through our AI therapist, who guides patients through their training plans and monitors their exercises.
- Design and implement machine learning pipelines with a focus on computer vision and deep learning.
- Identify, extract and process data from relevanten Datenquellen für die Modellentwicklung.
- Create tests and evaluations to assess the application performance of machine learning models.
- Collaborate closely with our software and product teams.
- Continuously develop yourself and think outside the box.
Dein Profil
- You have significant experience in Python, Java, or a similar high-level programming language.
- You have experience in one or more of the following areas: machine learning, neural networks, deep learning, computer vision, TensorFlow, PyTorch, Keras, big data management, data pipelines.
- You have experience working with shared codebases in a professional environment.
- You have experience in data science or working with large amounts of data.
- You are familiar with clean coding principles and software testing.
- You are clever and creative – you question the status quo and contribute your ideas.
Requirement: You need to complete your Mandatory Internship for your studies with us.
Warum wir?
- One Team One Dream: Be part of the mission, take on responsibility, and grow with us.
- Best Ideas Win: Be part of an inspiring team where arguments count more than positions.
- Continuous Growth: Grow beyond yourself through continuous learning with courses, mentoring, and feedback.
- Freedom & Responsibility: Decide for yourself when, where, and how you work. In the end, results are what count.
Unsere Mission
Together with us, you’ll work on Digital Health Applications (DiGA) and other products that enable more movement therapy for patients. Through motivating training, a clear overview of progress, and better background knowledge, we aim to encourage patients to stick with therapy and achieve their goals.
Machine Learning Intern (m/w/d) – Mandatory Internship only Arbeitgeber: Lime Medical
Kontaktperson:
Lime Medical HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Machine Learning Intern (m/w/d) – Mandatory Internship only
✨Tipp Nummer 1
Sei proaktiv! Nutze LinkedIn und andere Netzwerke, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Frag nach Informationen über die Firma oder das Team, in dem du arbeiten möchtest – das zeigt dein Interesse und Engagement.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe Coding-Challenges und sei bereit, deine Denkweise zu erklären. Zeig uns, wie du Probleme angehst und Lösungen findest – das ist oft wichtiger als die perfekte Antwort.
✨Tipp Nummer 3
Nutze unser Netzwerk! Wenn du dich über unsere Website bewirbst, hast du die Möglichkeit, direkt mit unserem Team in Kontakt zu treten. Das kann dir einen Vorteil verschaffen und zeigt, dass du die Initiative ergreifst.
✨Tipp Nummer 4
Sei kreativ in deinem Ansatz! Überlege dir, wie du deine bisherigen Erfahrungen und Projekte in Bezug auf die Stelle darstellen kannst. Zeig uns, dass du nicht nur die Anforderungen erfüllst, sondern auch innovative Ideen einbringst.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Machine Learning Intern (m/w/d) – Mandatory Internship only
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!: Wenn du deine Bewerbung schreibst, lass deine Persönlichkeit durchscheinen. Wir suchen nach kreativen Köpfen, die das Status quo hinterfragen. Zeig uns, wer du bist und was dich motiviert!
Mach es konkret!: Verwende konkrete Beispiele aus deinen bisherigen Erfahrungen, um deine Fähigkeiten zu untermauern. Wenn du mit Python oder Machine Learning gearbeitet hast, erzähl uns von einem Projekt, das dir besonders am Herzen liegt.
Achte auf die Details!: Stell sicher, dass deine Bewerbung gut strukturiert und fehlerfrei ist. Ein sauberer und klarer Text zeigt, dass du Wert auf Qualität legst – genau wie wir bei StudySmarter!
Bewirb dich über unsere Website!: Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass sie schnell und unkompliziert bei uns ankommt. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Lime Medical vorbereitest
✨Mach dich mit der Mission vertraut
Bevor du zum Interview gehst, solltest du dir die Zeit nehmen, die Mission des Unternehmens zu verstehen. Informiere dich über die digitalen Gesundheitsanwendungen und wie sie Patienten helfen. Zeige im Gespräch, dass du nicht nur die technischen Fähigkeiten hast, sondern auch die Vision des Unternehmens teilst.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Erfahrungen, die deine Kenntnisse in Python, maschinellem Lernen oder Computer Vision demonstrieren. Bereite dich darauf vor, diese Beispiele zu erläutern und zu zeigen, wie du Herausforderungen gemeistert hast. Das gibt dem Interviewer einen klaren Eindruck von deinem Können.
✨Fragen stellen ist wichtig
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse und Engagement. Frage nach den aktuellen Projekten im Bereich maschinelles Lernen oder wie das Team zusammenarbeitet. So kannst du auch herausfinden, ob die Unternehmenskultur zu dir passt.
✨Zeige deine Kreativität
Das Unternehmen sucht nach cleveren und kreativen Köpfen. Sei bereit, über innovative Ideen zu sprechen, die du in der Vergangenheit hattest oder die du für zukünftige Projekte vorschlagen würdest. Denke daran, dass es darum geht, den Status quo zu hinterfragen und neue Ansätze zu finden.