AI Architekt / Machine Learning Engineer (m/w/d)

Unser Kunde steht an der Spitze der Innovation im Gesundheitswesen und nutzt künstliche Intelligenz zur frühzeitigen Erkennung von entzündungsbedingten Krankheiten. Mit modernster Technologie werden umfangreiche, patientenorientierte Daten verwendet, um große Datensätze zu generieren, die entscheidend für das Training fortschrittlicher KI-Systeme sind. Diese Systeme spielen eine zentrale Rolle bei der Entdeckung neuer Krankheitskorrelationen, verbessern die Patientenergebnisse erheblich und erweitern kontinuierlich die Grenzen der Medizintechnologie. In der Rolle des AI Architekten / Machine Learning Engineers sind Sie verantwortlich für die Entwicklung und Implementierung komplexer KI-Systeme, die die Diagnostik im Gesundheitswesen revolutionieren. Sie werden Teil eines dynamischen Teams, in dem jede Herausforderung eine Gelegenheit zur Innovation darstellt. Kurzfristig gestalten und implementieren Sie KI-basierte Systeme, optimieren die Abläufe für maximale Integration und Effizienz und führen die Erstellung einer robusten KI-Infrastruktur an. Langfristig leiten Sie Projekte mit hoher Wirkung, die mit den strategischen Zielen des Unternehmens übereinstimmen, und entwickeln umfassende Fahrpläne für alle KI-Projekte. Dabei halten Sie die höchsten Standards in Bezug auf Ethik und Compliance in allen KI-Initiativen ein und gestalten die Zukunft der ethischen KI im Gesundheitswesen.

Der ideale Kandidat bringt ein fortgeschrittenes Studium in medizinischer Informatik, Bioinformatik oder einem anderen Lebenswissenschaftsbereich mit, oder in medizinischer Dokumentation, Datenwissenschaft, Informatik oder einem gleichwertigen Bereich. Praktische Erfahrung in der Datenmodellierung und idealerweise im Umgang mit medizinischen Datenstandards wie HL7 FHIR oder CDISC ODM ist erforderlich. Sie sollten über Kenntnisse in der computergestützten Modellierung und Vertrautheit mit medizinischen Ontologien wie SNOMED CT, ICD-10 oder LOINC verfügen. Eine agile und strukturierte Problemlösungsansatz sowie eine nachgewiesene Erfolgsbilanz bei der Übernahme erheblicher Verantwortlichkeiten sind ebenfalls wichtig. Bevorzugte Erfahrungen umfassen aktuelle Kenntnisse über KI-Forschungstrends, insbesondere in Bezug auf sichere, ethische und faire KI, sowie Erfahrung mit Cloud-AI/ML-Diensten (AWS, GCP, Azure) und Big Data-Technologien. Ein Verständnis des Softwareentwicklungszyklus und agiler Projektmethoden ist ebenfalls von Vorteil.