ML-Forschungsingenieur / -wissenschaftler (remote, international)

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a2z Radiology AI

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11 - 50 Mitarbeiter

Gegründet 2024

🏥 Gesundheitswesen

🤖 Künstliche Intelligenz

☁️ SaaS

Healthcare • Artificial Intelligence • SaaS

a2z Radiology AI ist ein Unternehmen für medizinische Bildgebung mit künstlicher Intelligenz, das von der FDA freigegebene Software entwickelt, um dringende Befunde in CT-Scans zu priorisieren. Ihr derzeitiges kommerzielles Produkt ist ein einzelnes Basis-Modell, das Abdomen-Becken-CT-Studien analysiert und gleichzeitig sieben dringliche Zustände (freie Luft, Dünndarmverschluss, Hydronephrose, Bauchaortenaneurysma, Cholezystitis, Divertikulitis, Pankreatitis) erkennt und umpriorisiert, um kritische Studien an die Spitze der Radiologieliste zu setzen. Das System wurde an mehreren klinischen Standorten und CT-Anbietern validiert, integriert sich in bestehende Arbeitsabläufe, bietet Pilotprojekte basierend auf historischen Studien eines Kunden an und erweitert die Arbeit auf eine breitere CT-Abdeckung und Bild-zu-Bericht-Forschung.

Beschreibung

• Foundation-Modelle, die eine komplette CT-Untersuchung auswerten, nicht nur einzelne Schichten (Slices) • Vision‑Language‑Learning, das die vom Modell erkannten Befunde mit der Sprache verknüpft, die Radiologinnen und Radiologen tatsächlich verwenden • Ein Modell, das viele dringende Befunde gleichzeitig erkennt und so kalibriert ist, dass es sicher vor einem Radiologen eingesetzt werden kann • Training und Evaluation in einem Umfang, den die meisten Forschenden nie erreichen • Forschung, die in die Anwendung kommt: Ihre Modelle gelangen bis zu FDA‑Einreichungen, Implementierungen in Krankenhäusern und zum Einsatz bei Patientinnen und Patienten

🎯 Anforderungen

• Sie nutzen PyTorch so selbstverständlich wie andere ein Notizbuch: für maßgeschneiderte Architekturen, Trainings‑Loops und verteiltes Training • Sie verstehen, warum ein Loss oder eine Architektur funktioniert, nicht nur, wie man sie anwendet • Sie entwerfen und führen eigenständig Experimente durch, ohne auf Anweisungen zu warten • Ihnen sind wissenschaftliche Strenge und Reproduzierbarkeit wichtig, da diese Modelle klinische Relevanz tragen • Hilfreich, aber nicht erforderlich • Medizinische Bildgebung, 3D‑ oder volumetrische Daten • Vision‑Language‑Modelle oder Self‑Supervised Learning • DICOM‑, CT‑ oder radiologischer Hintergrund • Promotion (PhD) oder Publikationen (sehr vorteilhaft, aber kein Ausschlusskriterium)

🏖️ Vorteile

• Wettbewerbsfähiges Grundgehalt + Equity (Aktienbeteiligung)