Auf einen Blick
- Aufgaben: Gestalte und verwalte KI-Systeme für klinische Dokumentation in der Psychotherapie.
- Arbeitgeber: Innovatives Gesundheits-Startup in Zürich, das KI mit psychologischer Expertise kombiniert.
- Mitarbeitervorteile: Echte Auswirkungen auf das Leben von Therapeuten, flexible Arbeitszeiten und Beteiligung am Unternehmen.
- Andere Informationen: Wachstumsorientierte Umgebung mit direkter Einflussnahme auf das Produkt.
- Warum dieser Job: Sei Teil eines dynamischen Teams, das die Zukunft der psychischen Gesundheit gestaltet.
- Gewünschte Qualifikationen: Mindestens 2 Jahre Erfahrung in Prompt Engineering und Softwareentwicklung, gute Deutschkenntnisse erforderlich.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 70000 - 90000 € pro Jahr.
Wir sind ein Team von Unternehmern, Psychologen und Ingenieuren, das Freude zurück in die Therapie bringt. Bei PlaynVoice gestalten wir die psychische Gesundheitsversorgung neu, indem wir KI mit klinischer Expertise kombinieren, um die Dokumentation zu erleichtern. In weniger als 2 Jahren hat unser KI-Schreiber von der Idee zur Realität gefunden und über 500 Nutzer in der Schweiz und Deutschland gewonnen. Wir generieren monatlich über 20.000 Patientennotizen. Wir suchen Unternehmer; schnelle, ehrgeizige und kluge Personen, die sich um die Menschen kümmern möchten, die sich um unsere psychische Gesundheit kümmern.
Aufgaben
- Prompt Engineering & Pipeline Management: Entwerfen, iterieren und pflegen Sie Prompt-Systeme, die zuverlässig hochwertige klinische Dokumentationen über eine wachsende Anzahl von Vorlagen generieren. Bauen Sie skalierbare Prompt-Architekturen, die es uns ermöglichen, neue Ausgabeformate ohne Fragmentierung hinzuzufügen.
- Bewertung & Integration von KI-Modellen: Benchmarking und Auswahl der besten LLM-Lösungen für klinische Dokumentationen. Bleiben Sie über die sich schnell entwickelnde Modelllandschaft informiert und bewerten Sie neue Optionen.
- Evaluation Pipelines aufbauen: Praktische Evaluierungsprozesse über unsere Datenpipeline von Audio und Transkription bis hin zu LLM-generierten Ausgaben entwerfen. Das Ziel ist nicht Perfektion, sondern zu wissen, wann die Ausgabe gut genug ist.
- Qualität der klinischen Ausgaben sicherstellen: Arbeiten Sie eng mit unseren Psychologen und dem Produktteam zusammen, um zu definieren, wie "gut" aussieht, und sicherzustellen, dass die Funktionen den realen Erwartungen der Nutzer entsprechen.
- Experimentieren, Versenden, Iterieren: Entwerfen Sie Experimente und Strategien zur Datenbeschriftung, bringen Sie sie in die Produktion, messen Sie die Leistung in der realen Welt und nutzen Sie die Erkenntnisse, um die nächste Iteration voranzutreiben.
Anforderungen
- Prompt Engineering & LLM-Expertise: Über 2 Jahre tiefgehende Erfahrung in systematischem Prompt Engineering, Aufbau strukturierter Prompt-Systeme, die zuverlässige Ausgaben in großem Maßstab produzieren.
- Software Engineering Grundlagen: Solide Ingenieursfähigkeiten in Python und Cloud-Infrastruktur (wir arbeiten auf Azure). Sie bauen zuverlässige, produktionsreife Systeme, nicht nur Notizbücher.
- Deutschkenntnisse: Sie müssen Schweizerdeutsch verstehen, um KI-generierte Notizen mit dem Originalaudio abzugleichen. Starke Hochdeutschkenntnisse zur Bewertung schriftlicher klinischer Ausgaben.
- Pragmatische Startup-Mentalität: Sie wissen, dass gut genug gut genug ist. Sie versenden schnell, iterieren basierend auf Feedback aus der realen Welt und widerstehen Überengineering. Idealerweise haben Sie in einem frühen SaaS-Unternehmen gearbeitet.
- Klare Kommunikation: Unser Team arbeitet täglich auf Englisch. Sie können technische Entscheidungen artikulieren und effektiv funktionsübergreifend zusammenarbeiten.
Vorteile
- Reale Auswirkungen, schnell: Über 500 Therapeuten nutzen unser Produkt täglich, Ihre Arbeit verbessert ihr Leben innerhalb von Tagen, nicht Quartalen.
- Einzigartiger Problembereich: Klinische KI an der Schnittstelle von Schweizerdeutscher Sprache, psychischer Gesundheit und regulatorischen Anforderungen.
- Massive Verantwortung: Ein Team von ~10 bedeutet, dass Ihre Entscheidungen das Produkt direkt beeinflussen.
- Flexibilität: Remote-first mit flexiblen Arbeitszeiten und einem Coworking-Space in Zürich, wenn Sie möchten.
- Eigenkapital: Bedeutender Anteil an einem schnell wachsenden Healthtech-Unternehmen.
Bitte senden Sie Ihren Lebenslauf und 5-10 Sätze darüber, warum Sie bei PlaynVoice arbeiten möchten. Generische Bewerbungen werden nicht berücksichtigt.
Senior AI Engineer in Healthcare Startup in Zürich (80-100%) Arbeitgeber: PlaynVoice
Kontaktperson:
PlaynVoice HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Senior AI Engineer in Healthcare Startup in Zürich (80-100%)
✨Tipp Nummer 1
Sei proaktiv und nutze dein Netzwerk! Sprich mit Leuten, die in der Branche arbeiten oder sogar bei PlaynVoice sind. Oft erfährt man über offene Stellen durch persönliche Kontakte, bevor sie offiziell ausgeschrieben werden.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf das Vorstellungsgespräch vor, indem du die neuesten Trends im Bereich KI und Gesundheitswesen recherchierst. Zeige, dass du nicht nur die Anforderungen erfüllst, sondern auch ein echtes Interesse an der Mission von PlaynVoice hast.
✨Tipp Nummer 3
Präsentiere deine Projekte und Erfahrungen in einem Portfolio oder einer Präsentation. Zeige konkrete Beispiele, wie du in der Vergangenheit Probleme gelöst hast, besonders im Bereich der KI-Entwicklung und Dokumentation.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! Das zeigt dein Engagement und Interesse an der Position. Vergiss nicht, in deinem Anschreiben zu betonen, warum du zu PlaynVoice passt und was dich motiviert, Teil unseres Teams zu werden.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Senior AI Engineer in Healthcare Startup in Zürich (80-100%)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei persönlich und authentisch: Wenn du uns deine Bewerbung schickst, sei einfach du selbst! Zeig uns, warum du zu PlaynVoice passen würdest und was dich motiviert, im Bereich der psychischen Gesundheit zu arbeiten. Wir suchen nach echten Menschen, die Leidenschaft für ihre Arbeit haben.
Mach es konkret: Vermeide allgemeine Floskeln und geh ins Detail. Erzähl uns von deinen Erfahrungen im Prompt Engineering oder wie du in der Vergangenheit mit KI-Modellen gearbeitet hast. Je konkreter du bist, desto besser können wir sehen, wie du ins Team passt!
Sprich unsere Sprache: Da wir in einem internationalen Umfeld arbeiten, ist es wichtig, dass du sowohl auf Deutsch als auch auf Englisch kommunizieren kannst. Achte darauf, dass deine Bewerbung klar und verständlich ist, und zeig uns, dass du die nötigen Sprachkenntnisse mitbringst.
Bewirb dich über unsere Website: Wir freuen uns, wenn du dich direkt über unsere Website bewirbst! So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell bei uns landet und wir sie direkt bearbeiten können. Lass uns wissen, warum du Teil unseres Teams werden möchtest!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei PlaynVoice vorbereitest
✨Verstehe die Mission von PlaynVoice
Mach dich mit der Vision und den Werten des Unternehmens vertraut. Zeige im Interview, dass du nicht nur die technischen Fähigkeiten hast, sondern auch die Leidenschaft, die mentale Gesundheitsversorgung zu verbessern. Überlege dir, wie deine Erfahrungen und dein Wissen zur Mission von PlaynVoice passen.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Herausforderungen, die du in der Vergangenheit gemeistert hast, insbesondere im Bereich Prompt Engineering oder KI-Integration. Sei bereit, diese Beispiele zu teilen und zu erklären, wie sie auf die Anforderungen der Stelle zutreffen.
✨Sprich die Sprache der Psychologen
Da du eng mit Psychologen zusammenarbeiten wirst, ist es wichtig, die Terminologie und die Bedürfnisse der klinischen Dokumentation zu verstehen. Bereite dich darauf vor, Fragen zu beantworten, die zeigen, dass du die Perspektive der Nutzer verstehst und wie deine technische Expertise dazu beitragen kann.
✨Sei pragmatisch und flexibel
Zeige im Interview, dass du einen pragmatischen Ansatz verfolgst und bereit bist, schnell zu iterieren. Diskutiere, wie du in der Vergangenheit Feedback genutzt hast, um Produkte zu verbessern, und betone deine Fähigkeit, in einem dynamischen Startup-Umfeld zu arbeiten.