Über Siemens Healthineers
Siemens Healthineers ist ein führender globaler Anbieter von Medizintechnik. 73.000 engagierte Mitarbeiter in über 70 Ländern sind darauf ausgerichtet, die Zukunft des Gesundheitswesens mitzugestalten. Schätzungsweise 5 Millionen Patienten weltweit profitieren täglich von unseren innovativen Technologien und Dienstleistungen in den Bereichen bildgebende Diagnostik und Therapie, Labordiagnostik und Molekularmedizin sowie digitale Gesundheit und Unternehmensservices.
Ihre Aufgaben
- Entwickeln, gestalten und implementieren Sie maßgeschneiderte neuronale Netzwerkarchitekturen zur Verbesserung der medizinischen Bildgebung und interventioneller Therapien
- Verantworten Sie den Einsatz und die Optimierung von Deep-Learning-Modellen speziell für medizinische Bilddaten und deren Integration in Echtzeitsysteme
- Sorgen Sie für eine effiziente Implementierung und Leistungsoptimierung dieser Modelle auf GPU- und CPU-Architekturen
- Übernehmen Sie eine proaktive Rolle bei Softwaredesign und Systemarchitektur mit Fokus auf KI-gestützte Lösungen und stellen Sie die Produktqualität über den gesamten Lebenszyklus sicher
- Arbeiten Sie in einem agilen, interdisziplinären und internationalen Team eng mit Forschung, Produktmanagement, Innovation und User Experience zusammen
Ihre Qualifikationen
- Abschluss in Informatik, Elektrotechnik, Informationstechnologie oder einem vergleichbaren Studiengang mit Schwerpunkt auf Künstliche Intelligenz und Bildverarbeitung, eine Promotion ist von Vorteil
- Mehrjährige Berufserfahrung in der Softwareentwicklung, idealerweise im Bereich der medizinischen Bildverarbeitung und KI-gestützten Bildanalyse
- Vertiefte Kenntnisse in der Softwareentwicklung für Echtzeitsysteme und der Erstellung hochqualitativer Produktcodes in C++
- Nachgewiesene Erfahrung in Python-Programmierung für schnelles Prototyping
- Erfahrung im Design und in der Implementierung neuronaler Netzwerke sowie im Umgang mit Netzwerkformaten wie ONNX und Optimierungs-SDKs wie TensorRT
- Kenntnisse in der Entwicklung von parallelen Algorithmen mit CUDA, NVIDIA Nsight und OpenMP
- Erfahrung mit MLOps-Prinzipien und -Tools zum Automatisieren, Überwachen und Skalieren von Machine-Learning-Modellen in produktiven, regulierten Umgebungen
Ihre Kompetenzen
- Lernbereitschaft und Motivation, Ihre Fähigkeiten in den Bereichen KI und Bildverarbeitung kontinuierlich weiterzuentwickeln und den aktuellen Forschungstrends zu folgen
- Selbstständige, strukturierte und ergebnisorientierte Arbeitsweise mit gutem Zeitmanagement
- Starke Kommunikationsfähigkeiten, um Ihren Standpunkt überzeugend darzulegen und technische Ergebnisse klar und anschaulich zu präsentieren