Ihr Profil Erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master oder vergleichbar) der Fachrichtung Informatik, Computer Engineering Science (CES), Software Engineering oder einer vergleichbaren Fachrichtung • Programmiererfahrung in C++, C#, Python, JavaScript oder vergleichbar • Grundkenntnisse in den Bereichen Edge-/Cloud-Computing, Containervirtualisierung bzw.
Ihr Profil Erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master oder vergleichbar) der Fachrichtung Informatik, Computer Engineering Science (CES), Software Engineering oder einer vergleichbaren Fachrichtung • Programmiererfahrung in C++, C#, Python, JavaScript oder vergleichbar • Grundkenntnisse in den Bereichen Edge-/Cloud-Computing, Containervirtualisierung bzw.
Maschinenbau, Elektrotechnik, Wirtschaftsingenieurwesen, Informatik, CES, Automatisierungstechnik, oder vergleichbar) Sie haben idealerweise bereits erste praktische Erfahrung im Bereich Entwicklung, Produktion, Automatisierung oder Computer Vision gesammelt. Sie haben den Selbstanspruch, neue Themen zu entwickeln und Gestaltungsspielraum zu nutzen. Sie arbeiten strukturiert und verbindlich, denken kreativ und pragmatisch, sind neugierig und motiviert, immer wieder Neues zu lernen.
Erfahrung mit Self-Supervised Learning (SSL), Transformern oder modernen Architekturen wie Masked Autoencoders (MAE) / JEPA ist ausdrücklich erwünscht. * Methodisches Wissen: Starkes Verständnis von Computer Vision, Representation Learning und hochdimensionaler Geometrie. * Soft Skills: Leidenschaft für die Lösung medizinischer Herausforderungen und die Fähigkeit zur Arbeit in multidisziplinären Teams (Ingenieure, Kliniker).
Maschinenbau, Elektrotechnik, Wirtschaftsingenieurwesen, Informatik, CES, Automatisierungstechnik, oder vergleichbar) Sie haben idealerweise bereits erste praktische Erfahrung im Bereich Entwicklung, Produktion, Automatisierung oder Computer Vision gesammelt. Sie haben den Selbstanspruch, neue Themen zu entwickeln und Gestaltungsspielraum zu nutzen. Sie arbeiten strukturiert und verbindlich, denken kreativ und pragmatisch, sind neugierig und motiviert, immer wieder Neues zu lernen.
Erfahrung mit Self-Supervised Learning (SSL), Transformern oder modernen Architekturen wie Masked Autoencoders (MAE) / JEPA ist ausdrücklich erwünscht. * Methodisches Wissen: Starkes Verständnis von Computer Vision, Representation Learning und hochdimensionaler Geometrie. * Soft Skills: Leidenschaft für die Lösung medizinischer Herausforderungen und die Fähigkeit zur Arbeit in multidisziplinären Teams (Ingenieure, Kliniker).