Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Bildverarbeitungstechnologien zur Verbesserung der Gesundheitsversorgung.
- Unternehmen: LUMA Vision, ein dynamisches Start-up in Dublin und München.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Zugang zu einem globalen Netzwerk.
- Weitere Informationen: Wachsendes, kollaboratives Team mit Fokus auf individuelle Entwicklung.
- Warum dieser Job: Dein Code hat direkten Einfluss auf die Patientenversorgung und klinische Ergebnisse.
- Qualifikationen: Abschluss in Informatik oder verwandtem Bereich und Erfahrung in Bildverarbeitung.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
LUMA Vision is a start‑up based in Dublin (Ireland) and Munich (Germany) developing innovative imaging technologies to advance healthcare and solve global unmet clinical needs.
We apply rigorous engineering and design to create new hardware, software and data‑science technologies towards clinical procedures.
Our focus is on developing sophisticated ultrasound cardiac imaging and navigation systems that provide essential real‑time visualisation for advanced electrophysiology and structural heart procedures, leveraging diverse technologies to transform patient care.
Your Role With Us
As a Medical Deep Learning Computer Vision Engineer, you will be responsible for working across research, technology development, and clinical application development.
Your expertise makes you ready to own technical modules and processes end‑to‑end, working collaboratively within the team on both classical computer vision and artificial intelligence (AI) towards shipping production‑quality code in Python and, where performance demands it, C++ and CUDA.
Your technical work will span from low‑level signal processing to advanced deep learning and contribute to large‑scale dataset preparation and curation.
You will engage across research, hardware, clinical, and regulatory teams and help guide junior engineers through code reviews and technical design.
You are comfortable using GIT and CI/CD to collaborate on and deliver code that is tested, documented, and ready for a regulated medical device environment.
- What You Offer
- BSc or MSc degree in computer science, biomedical engineering or a related field.
- 3+ years of professional experience in image processing, computer vision or deep learning for real‑world applications.
- Strong proficiency in Python with demonstrated ability to write production‑grade code.
- Professional experience in deep learning development for computer vision.
- Proven ability to read, implement and critically evaluate state‑of‑the‑art approaches from literature.
- Expertise with 3D (and ideally 4D) data. Familiarity with medical imaging is highly preferred.
- Experience working in a regulated environment or a strong appreciation for software quality practices including testing, documentation and validation.
- Hands‑on, collaborative problem‑solving mindset and excellent communication skills in English.
- Nice to Have
- Experience with C++ and/or CUDA.
- Experience with medical imaging (cardiac focus and/or ultrasound a plus).
- Exposure to MLOps and model deployment.
- Secure data handling with GDPR compliance for sensitive (healthcare) data.
What We Offer
- Ownership of meaningful work, your code will directly impact patient care and clinical outcomes.
- A growing and collaborative multinational team with a strong focus on team culture and individual development.
- Access to global network of clinical, technical and business innovators.
- Competitive salary with participation in employee participation scheme.
- Flexible hybrid working with ergonomic offices in Dublin and Munich, both easily reachable by public transport.
LUMA Vision is an equal opportunity employer and welcomes applications from all qualified individuals regardless of ethnicity, sex, disability, religion/belief, sexual orientation or age.
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Medical Deep Learning Computer Vision Engineer (m/w/d) Arbeitgeber: LUMA Vision
LUMA Vision ist ein hervorragender Arbeitgeber, der innovative Technologien im Gesundheitswesen entwickelt und dabei eine starke Teamkultur sowie individuelle Entwicklungsmöglichkeiten fördert. Als Medical Deep Learning Computer Vision Engineer haben Sie die Möglichkeit, an bedeutungsvoller Arbeit zu arbeiten, die direkt die Patientenversorgung beeinflusst, während Sie in einem dynamischen, multinationalen Team in den ergonomischen Büros in Dublin oder München tätig sind, die beide gut mit öffentlichen Verkehrsmitteln erreichbar sind.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Medical Deep Learning Computer Vision Engineer (m/w/d) erhalten könnten
✨Netzwerken über Branchenveranstaltungen
Such nach Konferenzen und Messen in der Biotechnologie, die in der Nähe stattfinden. Diese Events sind eine super Gelegenheit, um direkt mit Leuten von Unternehmen wie LUMA Vision zu quatschen, mehr über deren aktuelle Projekte zu erfahren und deinen ersten Fuß in die Tür zu bekommen.
✨LinkedIn-Gruppen beitreten
Schau dir LinkedIn-Gruppen an, die sich auf Biotechnologie konzentrieren. Hier kannst du Fragen stellen, dich an Diskussionen beteiligen und herausfinden, welche Fähigkeiten gerade gefragt sind. Vielleicht bemerkst du auch, dass jemand von LUMA Vision aktiv ist und du direkt Kontakt aufnehmen kannst.
✨Praktische Erfahrungen durch Nebenprojekte
Nutze deine Freizeit, um an kleinen Projekten oder Forschungsarbeiten in der Biotechnologie zu arbeiten. Das zeigt Initiative und gibt dir nicht nur mehr Wissen, sondern auch etwas Konkretes zum Zeigen bei Bewerbungsgesprächen, wenn du für die Vollzeitstelle bei LUMA Vision vorsprichst.
✨Wie bei uns: Durch eigene Initiativen hervorstechen
Wir wissen, dass Selbstinitiativen gefragt sind! Wenn du dich in der Biotechnologie bewähren möchtest, kannst du zum Beispiel einen Blog über aktuelle Trends starten oder an Open-Source-Projekten mitarbeiten. Zeig deine Leidenschaft und wieso gerade du perfekt zu LUMA Vision passt.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Medical Deep Learning Computer Vision Engineer (m/w/d) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Hebe deine Biotechnologie-Expertise hervor:Da es sich um ein Vollzeit-Stellenangebot im Bereich Biotechnologie handelt, solltest du deine relevanten Kenntnisse und Erfahrungen klar und deutlich präsentieren. Achte darauf, spezifische Projekte oder Forschungen, an denen du gearbeitet hast, zu erwähnen und welche Techniken oder Technologien du dabei verwendet hast.
Verweise auf relevante Zertifikate oder Abschlüsse:Im Bereich Biotechnologie sind bestimmte Abschlüsse und Zertifikate besonders wichtig. Stelle sicher, dass dein Lebenslauf deine akademische Ausbildung und eventuell relevante Zertifikate, wie beispielsweise Laborzertifikate, gut zur Geltung bringt. Diese könnten für LUMA Vision entscheidend sein, um deine Qualifikation für Medical Deep Learning Computer Vision Engineer (m/w/d) zu unterstreichen.
Erkläre deine Motivation für den Einstieg:In deinem Motivationsschreiben solltest du klar herausstellen, warum du gerade bei LUMA Vision im Bereich Biotechnologie arbeiten möchtest. Vielleicht hast du ein persönliches Interesse an der Biotechnologie oder bewunderst die Projekte, die das Unternehmen durchführt. Zeig uns, was dich antreibt und warum du ein wertvolles Mitglied im Team sein würdest!
Lass deine Leidenschaft durchscheinen:Nutze die Gelegenheit, in deinem Anschreiben oder Lebenslauf zu zeigen, was dich an der Biotechnologie fasziniert. Zeige in deinen Worten, dass du für diesen Bereich brennst und bereit bist, deine Kenntnisse und Fähigkeiten in einem Vollzeitjob bei LUMA Vision einzubringen. Das hebt dich von anderen Bewerbungen ab!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei LUMA Vision vorbereitet
✨Verstehe die biologischen Grundlagen
Egal, ob es um Labortechniken oder molekulare Biologie geht – mach dich mit den grundlegenden biologischen Konzepten vertraut, die für das Unternehmen wichtig sind. Bei einem Gespräch mit LUMA Vision könnten dir technische Fragen zu Experimenten oder spezifischen Methoden gestellt werden, also sei vorbereitet, deine Kenntnisse überzeugend zu präsentieren.
✨Portfolio der bisherigen Projekte
Stell sicher, dass du eine Auswahl von Projekten hast, die du während des Interviews präsentieren kannst. Das könnte alles von Praktika bis zu Uni-Projekten sein, die deine praktischen Fähigkeiten in der Biotechnologie demonstrieren. Dadurch zeigst du nicht nur deine Erfahrung, sondern auch dein Engagement für das Fachgebiet.
✨Soft Skills sind wichtig!
In der Biotechnologie sind Teamarbeit und Kommunikationsfähigkeiten entscheidend. Sei bereit, Beispiele zu geben, in denen du erfolgreich im Team gearbeitet hast oder komplexe Informationen einfach vermitteln konntest. LUMA Vision wird wahrscheinlich wissen wollen, wie du dich in einem Team von Wissenschaftlern einbringst.
✨Bleibe auf dem neuesten Stand – auch mit aktuellen Entwicklungen
Schau dir einige der neuesten Trends oder Technologien in der Biotechnologie an, wie CRISPR oder personalisierte Medizin. Wenn du über aktuelle Themen sprichst, zeigst du nicht nur dein Interesse an der Branche, sondern kannst auch deine Initiativen zur kontinuierlichen Weiterbildung unter Beweis stellen, was für LUMA Vision sicher beeindruckend ist.
