Wir freuen uns darauf, Dich kennenzulernen.In unserem 24-monatigen Traineeprogramm arbeitest du mit uns hands-on daran, mit Brain-Computer-Interfaces die Grenzen der Medizin neu zu definieren. Dein Fokus liegt dabei auf drei wesentlichen Aufgabenbereichen: Technologieentwicklung: Designe mit uns die neue Generation an Brain-Computer-Interfaces.
Unsere Technologien verstecken sich in vielen Bereichen des Alltags und begegnen Ihnen öfter als Sie denken: beispielsweise in Smartphones, auf Glasfassaden, in Solar- und PV-Anlagen oder auch in Mikrochips für die Computer- und Kommunikationsbranche. Deine Aufgaben Hast du Lust, mithilfe von Software komplexe Prozesse einfacher zu machen? Dich reizt es, aktiv an der digitalen Zukunft unserer Branche mitzuarbeiten?
Du verantwortest das Endpoint Management unserer Windows 11-Clients über Microsoft Intune und baust perspektivisch das Mac-Management mit auf.Du paketierst, testest und verteilst Software-Pakete über Intune und ScappMan und automatisierst Deployments für einen reibungslosen Roll-out.Du administrierst Mobile Devices (iPhones und iPads) über MDM und stellst eine sichere und effiziente Geräteverwaltung sicher.Du bearbeitest Support-Anfragen im Bereich Hardware, Software, Netzwerk und Telefonie über unser Ticketsystem (1st/2nd Level Support).Du installierst und wartest IT-Anwendungen und Endgeräte und stellst den einwandfreien IT-Betrieb auf Client-Ebene sicher.Zusammen im Team verwaltest Du Nutzerkonten, Computer und Zugriffsrechte im Microsoft Active Directory und Microsoft Entra ID, richtest VPN-, Mobil- und E-Mail-Zugänge ein und betreust die Software-Verteilung.Du kümmerst Dich um die Beschaffung von Hardware und Lizenzen und hältst dabei unser Inventar aktuell.Du entwickelst Automatisierungen und Self-Service-Lösungen, um Standardprozesse zu verschlanken und die User Experience zu verbessern.Du hilfst mit, den IT-Support stetig zu verbessern und behältst dabei auch die Optimierung unserer Client-Infrastruktur und Support-Prozesse im Blick.Du verfügst über ein abgeschlossenes Studium im IT-Bereich, eine Ausbildung als Fachinformatiker:in oder eine vergleichbare Qualifikation mit entsprechender Berufserfahrung.Du bringst fundierte Erfahrung mit Microsoft Intune (Endpoint Management, App-Deployment, Policies) und idealerweise mit Mobile Device Management (iPhones/iPads) mit.Du hast Erfahrung in der Software-Paketierung und bist bereit, Dich in Tools wie ScappMan einzuarbeiten.Du bist sicher im Umgang mit Windows 11-Client-Umgebungen.
Du interessierst dich besonders für: Computer Vision. Action Recognition und Human Pose Estimation. Deep Learning (z. B. CNNs, Transformer-basierte Architekturen). Verarbeitung und Analyse von Video- und Bilddaten.
Du interessierst dich besonders für: Computer Vision. Action Recognition und Human Pose Estimation. Deep Learning (z. B. CNNs, Transformer-basierte Architekturen). Verarbeitung und Analyse von Video- und Bilddaten.
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).