Computer-Stellen für MFA Medizinische Fachangestellte

Wir unterstützen das Unternehmen beim Aufbau eines starken Teams mit Start-Up-Denkweise, um Projekte in den Bereichen Computer Vision, Sensortechnologien, Datenwissenschaft, Künstliche Intelligenz, Konnektivität und Robotik durchzuführen. Jetzt bewerben Die Aufgabe Entwicklung mobiler Apps, vorzugsweise im medizinischen BereichIntegration von Apps in Cloud-Systeme und Entwicklung von Schnittstellen zu medizinischen GerätenLeiten der externen Entwicklungspartner bei der App-EntwicklungImplementierung einer geeigneten Infrastruktur für die App-EntwicklungDie Suche nach neuen Technologien und TrendsBeratung des Projektteams mit technischem Wissen rund um die App-Entwicklung Das Profil Branchenerfahrung in der Entwicklung mobiler Apps, vorzugsweise im medizinischen BereichBeherrschung der wichtigsten Entwicklungssprachen wie z.

Wir unterstützen das Unternehmen beim Aufbau eines starken Teams mit Start-Up-Denkweise, um Projekte in den Bereichen Computer Vision, Sensortechnologien, Datenwissenschaft, Künstliche Intelligenz, Konnektivität und Robotik durchzuführen. Jetzt bewerben Die Aufgabe Technisch leiten Sie hoch innovative, medizinische Softwareprojekte Für das Software Entwicklungsteam definieren Sie Methoden und Tools Sie definieren und implementieren die Architektur für die Software- und SystemintegrationUm die Benutzeranforderungen in Spezifikationen umzuwandeln, arbeiten Sie eng mit dem Product Owner zusammenSie verantworten das Scouting und die Integration modernster SoftwaretechnologienSie sind Coach von Junior-Softwareentwicklern und Co-Entwickler im Projektteam Das Profil Mehrjährige Erfahrung in der Entwicklung von Anwendungssoftware, vorzugsweise für medizinische GeräteSie beherrschen wichtige Softwaresprachen wie z.B.

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).

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).