Wir sind Orbit

Orbit ist ein mehrfach ausgezeichnetes, zweckorientiertes Startup mit Sitz in München (Deutschland), das sich zum Ziel gesetzt hat, Menschen, die mit chronischen Krankheiten leben, zu befähigen, ihre Gesundheit besser zu kontrollieren und ein qualitativ hochwertiges Leben zu führen. Dazu nutzen wir die Leistungsfähigkeit von IoT-, Sensor- und KI-Technologien, um sicherzustellen, dass die Menschen Zugang zu den Interventionen und der personalisierten Pflege erhalten, die sie benötigen, auch wenn sie nicht bei ihrem Arzt sind.

Unsere erste Lösung, Neptune, ermöglicht es Ärzten, Behandlungen für Parkinson-Patienten effektiv zu personalisieren und ihnen zu helfen, ihre Symptome optimal zu kontrollieren. Orbit entwickelt außerdem eine digitale Biomarker-Plattform, die die Integration und Orchestrierung einer Reihe von digitalen Gesundheitslösungen und -geräten ermöglicht, um Komorbiditäten und mehrere chronische Krankheiten zu behandeln.

Wir sind auf der Suche nach einer hochqualifizierten Person mit umfassender Data Science-Expertise (KI- und ML-Hintergrund) für unseren Lead Data Scientist. Wenn Sie mit Leidenschaft bahnbrechende MedTech-Produkte entwickeln, um reale Probleme zu lösen, Talente zu fördern und das Leben von Patienten zu verbessern, möchten wir Sie kennenlernen!

Ihre Rolle und Verantwortlichkeiten

  • Forschung, Entwicklung und Bewertung von modernsten Algorithmen für tiefes Lernen und maschinelles Lernen
  • Entwicklung und Umsetzung von Data-Science- und KI/ML-Workflows, die darauf ausgerichtet sind, verwertbare Informationen aus Zeitreihendaten zu gewinnen
  • Aufbau von kontinuierlichen Lernumgebungen zur Optimierung von KI-basierten Modellen hinsichtlich Robustheit und Stabilität
  • Enge Zusammenarbeit mit Produkt- und Klinikteams bei der Projektplanung und Strukturierung der Arbeit in einem agilen Entwicklungsprozess 
  • ML-basierte Systeme dokumentieren und Architekturprüfungen von Projekten erleichtern
  • Ermittlung von Innovationsbereichen, Formulierung von Forschungshypothesen und schnelle Entwicklung von Prototypen für neue Modelle

Technische Fertigkeiten und Qualifikationen

  • M.Sc. oder PhD in Datenwissenschaft, Informatik, Computational Statistics, Mathematik, Informatik, Physik usw.
  • Vorzugsweise ein umfassendes Verständnis klassischer und auf Deep Learning basierender ML-Methoden (z. B. CNNs, DL-Autocodierer usw.)
  • Kenntnisse und Erfahrungen mit einschlägigen Analyse-, Visualisierungs- und ML-Bibliotheken sind unerlässlich (z. B. SciPy/NumPy, Pandas/Matplotlib, Keras/TensorFlow, PyTorch usw.)
  • Erfahrung mit Model Deployment / ML Ops ist von Vorteil
  • Erfahrung mit Werkzeugen wie AWS SageMaker, AML, Cognitive Services und verwandten Cloud-basierten Diensten (z. B. Model-as-a-Service) ist wünschenswert
  • Erfahrung mit Zeitreihendaten ist ein Bonus 
  • Effektive Kommunikation in einem interdisziplinären Umfeld (KI/ML, Produktmanagement, Regulierung, Klinik)

Ausbildung & Hintergrund

  • Praktische Erfahrung mit ML in Forschungs- und Entwicklungsprojekten
  • Signifikante Erfahrung als Data Scientist
  • Erfahrung im schrittweisen Aufbau von Datenlösungen, Integration und Verwaltung von Datensätzen aus verschiedenen Quellen.
  • Sie verfügen über solide Programmiererfahrung in Python, R oder Julia, für die Bereitstellung/Produktionsumgebungen ist jedoch auch Erfahrung in anderen Hochsprachen von Vorteil (z. B. C/C++/C#/Java/Rust)
  • Erfahrung sowohl mit Rapid Prototyping und Experimenten als auch mit der Überführung von Modellen des maschinellen Lernens in eine stabile und kosteneffiziente Produktionsumgebung
  • Verhandlungssichere Englischkenntnisse (in Wort und Schrift)

Sie suchen eine neue Herausforderung und wollen die Zukunft des Gesundheitswesens entscheidend mitgestalten? Schicken Sie uns unten Ihre Bewerbung und Ihren Lebenslauf!

Stellenkategorie: Produktentwicklung
Job-Typ: Vollzeit
Arbeitsort: München

Bewerben Sie sich für diese Stelle

Erlaubte(r) Typ(en): .pdf, .doc, .docx