Senior Machine Learning Engineer (m/f/d) in Mainz

Unsere Gesundheits-Apps führen Patienten durch Rehabilitationsübungen, überwachen sie über die Kamera und geben ihnen Rückmeldungen zur Korrektur. Derzeit basiert dies auf biomechanischen Regeln, die für jede Übung manuell geschrieben wurden. Ihre Aufgabe: Ersetzen dieser Regeln durch ein Modell, das die Bewegungsqualität direkt aus Schlüsselpositionen bewertet und dabei folgende Herausforderungen bewältigt:

• Skalierung: Hunderte von Übungen, mehrere Fehlerklassen, und was als Fehler zählt, variiert mit der Beeinträchtigung. Das Hinzufügen neuer Übungen oder Fehlerklassen sollte kosteneffizient bleiben – mit einem Modell pro Übung erreichen wir das nicht, daher ist Generalisierung erforderlich.
• Beschränkungen: Edge-Deployment direkt auf mittelgroßen Android- oder iOS-Geräten. Sie werden mit verrauschten Schlüsselpositionen, Okklusion, verlorenen Frames und latenzarmen Edge-Verarbeitung umgehen, um den Patienten sofortiges Feedback zu ihren Übungswiederholungen zu geben.

Referenz: Die korrekte Ausführung ist ein klinisches Urteil, und unsere Physiotherapeuten und Ärzte sind hier, um es gemeinsam mit Ihnen zu definieren. Dieses Urteil in etwas umzuwandeln, das ein Modell lernen kann, und in eine Bewertung, der wir vertrauen können, ist Teil der Forschungsfrage.

Die vollständige Verantwortung für das Feedback-Modell umfasst auch:

• Daten aus relevanten Quellen identifizieren, extrahieren und verarbeiten sowie die Annotierungsstrategie gestalten.
• Neue Ansätze erforschen und in Lösungen umsetzen.
• Entwerfen und Implementieren von Deep-Learning-Pipelines mit Fokus auf Computer Vision, von Daten über Training und Evaluierung bis hin zur Bereitstellung.
• Tests und Bewertungen erstellen, die sowohl das Modell als auch die Produktionsleistung messen.

Mit einem Data-Science-Team von drei Personen werden Sie auch praktische Arbeiten im Team leisten, insbesondere die Optimierung unserer Körper- und Handverfolgungsmodelle unterstützen.

Ihr Profil:

• Nachgewiesene Erfahrung im Aufbau, der Optimierung und dem Deployment von Deep Learning/Computer Vision-Modellen mit vollständiger Verantwortung.
• Erfahrung im Aufbau von Modellen auf zeitbasierten Signalen zur Qualitäts-/Fehlerbewertung von Aktionen in eng verwandten Bereichen wie Montageüberwachung, chirurgische Fähigkeiten oder Ergonomie-Bewertung aus Videos.
• Praktische Erfahrung in der Anwendung von Transfer- oder Few-Shot-Learning zur Generalisierung von Modellvorhersagen auf unbekannte Bewegungen oder Fehlerklassen.
• Erfahrung mit Modellkompression, Quantisierung und Pruning für das Deployment von Modellen auf Edge- oder ressourcenbeschränkten Geräten.
• Starke Python-Engineering-Fähigkeiten mit tiefem Fachwissen in PyTorch (oder TensorFlow) sowie sauberen Code-Praktiken, modularer Architektur und Testprinzipien.

Starke Kandidaten könnten auch haben:

• Ein Auge dafür, wie sich menschliche Körper bewegen: Hintergrund in Biomechanik oder Physiotherapie.
• Erfahrung im Training von Pose-Schätzungs- oder Handverfolgungsmodellen von Grund auf.
• Erfahrung in einem medizinischen oder anderweitig regulierten Umfeld.

Warum wir?

• One Team One Dream: Stellen Sie sich ein Team vor, das aus Menschen besteht, die in Universitätsgruppenprojekten immer die Arbeit gemacht haben - zusammenarbeiten mit gegenseitiger Unterstützung und ohne Ego-Spiele.
• Freiheit & Verantwortung: Sie kennen Ihren Kalender und Ihre Fristen. Fühlen Sie sich frei, am Mittwochmorgen einen Yoga-Kurs zu besuchen oder am Montagmittag zum Zahnarzt zu gehen - und erledigen Sie Ihre Aufgaben am Samstag, um alles rechtzeitig zu schaffen.
• Beste Ideen gewinnen: Wir treffen Entscheidungen basierend auf Fakten und starken Argumenten, niemals auf Hierarchie oder Titeln. Sie sind nicht nur eingeladen, sich zu äußern - Sie werden dazu ermutigt.
• Erledigen Sie die Dinge: Eine Idee ist nichts wert, bis sie den Kontakt mit einem echten Benutzer übersteht. Daher versenden wir früh, scheitern schnell und lernen daraus. So bringt unser kleines Team in Wochen Dinge zustande, für die größere Organisationen Jahre benötigen.
• Level Up: Sie sind für Ihr Wachstum verantwortlich. Wir unterstützen Sie mit direktem Feedback, Kursen, Mentoring und der Möglichkeit, die Forschung, an der Sie arbeiten, zu veröffentlichen.

Vorteile:

• Monatlicher Gutschein für Geschäfte, Lebensmittel oder eine Mitgliedschaft im Urban Sports Club.
• Büro mit höhenverstellbaren Schreibtischen, kostenlosem Parken, Klimaanlage, kühlen Getränken und gutem Kaffee.
• Wöchentliche Team-Fitness-Sitzungen (z.B. Pilates, Tabata), Darts und Tischtennis.
• Monatliche Spaß-Events und jährliche Unternehmensausflüge.