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Computer vision & data science engineer (m/w/d)

Tübingen
Erbe Elektromedizin
Ingenieur
Inserat online seit: 15 April
Beschreibung

Ihre Verantwortung

1. Forschung und Entwicklung neuer (software-)technischer Lösungen für medizinische Anwendungen
2. Realisierung der Konzepte in Form von Prototypen unterschiedlicher Reifegrade im Rahmen der Vorentwicklung
3. Implementierung von Computer-Vision-Algorithmen für medizinische Anwendungen
4. Entwicklung von Virtual und Augmented Reality Algorithmen für die bildgebenden Verfahren
5. Entwicklung von Algorithmen für Gewebeeffekte und Validierung der Algorithmen mit Daten aus Labor oder klinischer Anwendung
6. Simulation unterschiedlicher Gewebeeigenschaften für zukünftige Softwarelösungen
7. Dokumentation von Projektergebnissen einschließlich der Erstellung von Erfindungsmeldungen in englischer Sprache

Ihre Qualifikationen

8. Abgeschlossenes Studium der Informatik, Computer Science, Physik oder eines vergleichbaren Studiengangs
9. Erfahrung in der Analyse und Verarbeitung von strukturierten und unstrukturierten Daten
10. Vertraut mit verschiedenen Verfahren des maschinellen Lernens und des Deep Learnings
11. Fundierte Erfahrung mit Simulationstechniken für unterschiedliche Materialien
12. Sehr gute Programmierkenntnisse in Python/C++
13. Erfahrung mit graph-basierten ML-Frameworks (z.B. JAX, Flax,e3x) sowie mit QT, OpenCV und OpenGL auf verschiedenen Plattformen
14. Erste Erfahrung in der Bildverarbeitung und Objekterkennung, insbesondere für medizinische Anwendungen
15. Analytische, lösungsorientierte Arbeitsweise sowie ein hohes Maß an Sorgfalt, Zielstrebigkeit und Organisationsfähigkeit
16. Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift

Wir bieten Ihnen:

17. Vielfältige Angebote im Gesundheitsmanagement über Kochkurse, Gesundheitstage, Impfkampagnen und Fitnessstudiomitgliedschaften
18. E-Ladestationen für E-Autos und kostenlose Parkplätze
19. Herausfordernde Aufgaben und viel Eigenverantwortung
20. Multikulturelle und internationale Zusammenarbeit sowie Möglichkeit zum agil Arbeiten
21. Attraktive monatliche Vergütung
22. Flexible Arbeitszeiten und Möglichkeit hybrid zu arbeiten
23. Onboarding mit Einführungsveranstaltung und individuellem Einarbeitungsplan sowie einem breiten internen und externen Trainingsangebot
24. Soziale, gesellschaftliche und ressourcenschonende Verantwortung

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