Seit 1982 entwickelt und fertigt die GS Elektromedizinische Geräte GmbH innovative High-End-Geräte für die Notfall- und Intensivmedizin. Die unter dem Namen corpuls vertriebenen Systeme und Lösungen sind weltweit in über 75 Ländern im täglichen Einsatz. In unserem Firmensitz in Kaufering bei München schlagen inzwischen über 600 Herzen für die höchsten Ansprüche der Lebensretter. Bei corpuls entstehen aber nicht nur innovative Produkte, sondern auch erfolgreiche Karrieren. Dabei ist uns immer bewusst: Nur wer sich wohl fühlt, ist motiviert und kann stets neu begeistert werden. Uns ist es deshalb wichtig, hierfür das passende Umfeld zu schaffen.Für unseren Standort in München suchen wir zum nächstmöglichen Zeitpunkt einen/eine Senior Algorithm Engineer – Biosignals & Machine Learning, der/die eine Schlüsselrolle bei der Entwicklung unserer Signalverarbeitungs‐ und Machine‐Learning‐Algorithmen für physiologische Daten übernimmt.Senior Algorithm Engineer – Biosignals & Machine Learning (m/w/d)Vergewissern Sie sich, dass Sie die für diese Stelle erforderlichen Fähigkeiten und Erfahrungen mitbringen, und bewerben Sie sich dann mit Ihrem Lebenslauf unten.In dieser Rolle arbeitest du mit PPG‐ und ECG‐Signalen und verwandelst rohe Biosignale in zuverlässige Vitalparameter. Deine Entwicklungen fließen direkt in klinische und präklinische Entscheidungsprozesse ein und bilden den wissenschaftlichen Kern unserer Medizinprodukte.Du schlägst die Brücke zwischen Sensordaten, physiologischen Modellen und realen medizinischen Anwendungen – von der Konzeption und Validierung neuer Algorithmen bis hin zur Implementierung und Optimierung auf Embedded‐Systemen.Entwicklung von Signalverarbeitungspipelines für PPG‐ und ECG‐DatenKonzeption und Implementierung von Algorithmen zur Ableitung von Vitalparametern (z.B. Blutdruck)Anwendung und Bewertung von Machine‐Learning‐Methoden für die BiosignalanalyseAnalyse physiologischer Datensätze, Versuchsplanung und AlgorithmusvalidierungEnge Zusammenarbeit mit Sensor‐, Embedded‐, Software‐ und klinischen TeamsSicherstellung von Robustheit, Nachvollziehbarkeit und Reproduzierbarkeit der Algorithmen in einem regulierten UmfeldVorbereitung der Algorithmen für den Einsatz auf Embedded‐Systemen und ressourcenbeschränkter HardwareMitwirkung an der technischen Dokumentation für die regulatorische Zulassung (MD)Must-havesFundierte Erfahrung in Data Science und AlgorithmusentwicklungSehr gute Python‐KenntnisseSolider Hintergrund in der Biosignalverarbeitung (z.B. PPG, ECG)Erfahrung mit Machine‐Learning‐Methoden und ModellauswertungStarkes analytisches Denken und strukturierte ArbeitsweiseHohe Eigenverantwortung und Fähigkeit, selbstständig zu arbeitenNice-to-havesErfahrung mit Vitalparametersensoren oder WearablesErfahrung xwminpx mit Medizinprodukten oder in regulierten BranchenHintergrund in medizinischen Kontexten (z.B. Notfallmedizin, präklinische Versorgung, klinische Workflows, Telemedizin, Chronic Care)Erfahrung im Deployment von Modellen auf Embedded‐Systemen oder MikrocontrollernErfahrung mit Embedded C / C++Interesse an Physiologie, Digital Health und realen medizinischen AnwendungsfällenArbeit an Kernalgorithmen, die in realen klinischen und präklinischen Workflows eingesetzt werdenHoher Gestaltungsspielraum in der Algorithmenentwicklung, bei Modellierungsansätzen und der ValidierungEin Produkt mit echtem Mehrwert für Patienten und medizinisches FachpersonalInterdisziplinäres Team mit medizinischer, algorithmischer und technischer ExpertiseKurze Entscheidungswege und moderne ArbeitskulturRemote‐Arbeit bis zu 75% möglich