Principal/Senior ML scientist

Liom ist ein Schweizer Health-Tech-Startup, das sich der Revolutionierung des Bereichs der personalisierten Gesundheitsüberwachung widmet. Unser Ziel ist es, das erste tragbare Gesundheitsmonitoring-Gerät zu entwickeln, das den Glukosespiegel nicht-invasiv überwacht. Wir werden unser tragbares Gerät 2028 als Verbraucherprodukt und anschließend als medizinisch zugelassenes Produkt in den USA auf den Markt bringen. Unser Team besteht aus über 30 Mitarbeitern, darunter mehr als 20 PhDs, mit tiefgreifender Expertise in Unternehmertum, Produktentwicklung sowie den erforderlichen Ingenieur- und Wissenschaftsdisziplinen. Wir arbeiten in unseren Laboreinrichtungen in Pfäffikon SZ, Schweiz.

Ihre Mission: Was könnten Sie auf der Grundlage der Echtzeit- und nicht-invasiven Glukoseüberwachung aufbauen? Das ist es, worum es bei Liom geht, und wir wollen Apple dabei übertreffen. Maschinelles Lernen, personalisierte Gesundheit, prädiktive und präventive Medizin. Wenn diese Bereiche mit Ihnen resonieren, schließen Sie sich uns an, um an grundlegenden technologischen und wissenschaftlichen Herausforderungen bei Liom zu arbeiten. Wir sind ein Schweizer HealthTech-Unternehmen mit der Vision, modernste, reichhaltige und miniaturisierte Messtechniken zu nutzen, um eine Vielzahl von Vitalindikatoren kontinuierlich zu überwachen und daraus zu lernen, um chronischen Krankheiten vorzubeugen, Gesundheitsstile anzupassen und allgemein Ihre Gesundheit zu verbessern.

Verantwortlichkeiten: Als Principal/Senior ML Scientist werden Sie computergestützte Lösungen für reale Probleme in unserem Bereich erforschen und gemeinsam entwickeln: eine kontinuierliche nicht-invasive Multi-Biomarker-Überwachungsuhr. Ihre Arbeit umfasst den Erwerb und die intelligente Kombination von tiefgreifendem multidisziplinärem Wissen (Biophotonik, Biomedizin, Mikrofluidik, Elektronik und Fertigung).

Ihr Profil: Master-/PhD-Abschluss in Informatik, Statistik, angewandter Mathematik, Elektrotechnik, Operations Research, Biomedizintechnik oder einem verwandten technischen Bereich oder gleichwertige Erfahrung in der Algorithmusentwicklung. Nachweisbare Fähigkeit, wissenschaftliche Literatur effektiv zu verarbeiten, einschließlich interdisziplinärer Bereiche. Hohe Detailgenauigkeit und nachgewiesene Fähigkeit, mehrere konkurrierende Prioritäten zu managen, wobei Sie sich in einer dynamischen und manchmal unklaren Umgebung wohlfühlen. 5+ Jahre Erfahrung in der Programmierung von Software mit mindestens einer kompilierten und einer interpretierten Sprache wie Python, Julia, Java oder C++. 3+ Jahre Erfahrung mit ML-Frameworks (z.B. Pytorch, Tensorflow, Jax), benutzerdefinierter Modellentwicklung und stochastischer Optimierung. 3+ Jahre Erfahrung in der Industrie oder in einem angewandten Umfeld. Gründliches Verständnis der linearen Algebra, Wahrscheinlichkeitstheorie und Analysis, die der Methodik des maschinellen Lernens zugrunde liegen.

Wir bieten: Work/Life Balance. Die Arbeit in einem wachsenden Health-Tech-Startup ist anspruchsvoll und unsere Ziele sind ehrgeizig, weshalb unser Team großen Wert auf die Work-Life-Balance legt. Es geht nicht darum, wie viele Stunden Sie zu Hause oder bei der Arbeit verbringen; es geht um den Fluss, den Sie etablieren, der beiden Teilen Ihres Lebens Energie verleiht. Daher bieten wir Flexibilität hinsichtlich der Anwesenheit im Büro, um das richtige Gleichgewicht zwischen Einfluss bei der Arbeit und Ihrem Privatleben zu gewährleisten. Werte und Mission sind bei Liom wichtig, da das ultimative Ziel darin besteht, das Wohlbefinden der Menschen zu verbessern, und wir streben danach, dies zu leben. Wir werden die Gelegenheit haben, Werte und Mission während des Interviewprozesses zu besprechen.

Diversität: Mit 18 Nationalitäten im Unternehmen streben wir an, ein diverses und spannendes Umfeld zu schaffen. Wir legen Wert auf Vielfalt und Chancengleichheit.

Mentoring & Karrierewachstum: Unser Team engagiert sich dafür, neue Mitglieder zu unterstützen. Wir haben eine breite Mischung aus Erfahrungsstufen und Dienstzeiten und bauen ein Umfeld auf, das Wissensaustausch und Mentoring feiert.

Unser Rekrutierungsprozess: Einführungsvideoanruf, technisches Interview, Vor-Ort-Interview.