Aufgaben
- Algorithmen zur Verarbeitung physiologischer Signale entwickeln
- Machine-Learning-Modelle zur Mustererkennung entwickeln und optimieren
- An Echtzeitdatenanalyse und Entscheidungsunterstützungssystemen arbeiten
- Mit Hardware- und Softwareteams zusammenarbeiten
Fachliche Kompetenzen
- Hintergrund in Machine Learning, Data Science oder einem verwandten Bereich (oder ausgeprägtes Interesse)
- Erfahrung mit Python und ML-Frameworks (z. B. PyTorch, TensorFlow)
- Erfahrung mit Zeitreihendaten und Signalverarbeitung
- Erfahrung mit biomedizinischen Daten ist von Vorteil
Persönliche Kompetenzen
- Analytisches Denken und strukturierte Problemlösung
- Fähigkeit zum eigenständigen Arbeiten in einem Startup
- Ausgeprägte Verantwortung und Umsetzungsstärke
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Machine-Learning-Engineer – Biosignalverarbeitung
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