KI/ML-Ingenieur

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Newel Health

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51 - 200 Mitarbeiter

Gegründet 2022

💊 Pharmazie

🤖 Künstliche Intelligenz

🤝 B2B

💰 €2.500.000 Grant - Newel Health im 2023-02

Pharmaceuticals • Artificial Intelligence • B2B

Newel Health ist ein KI-gesteuertes digitales Gesundheitsunternehmen, das im Rahmen von Partnerschaften mit Pharma- und Medizintechnikunternehmen digitale Medizinprodukte und Software als Medizinprodukt (SaMD) in regulatorischer Qualität entwickelt. Es entwickelt gemeinsam evidenzbasierte Therapien, digitale Biomarker, Endpunkte und Begleit-Apps in den Bereichen kardiometabolische Erkrankungen, neurologische Zustände (einschließlich Parkinson) und chronische Schmerzen und fungiert als rechtlicher Hersteller, der für die Einhaltung der Vorschriften verantwortlich ist (ISO 13485, MDR, FDA-konform). Die H. Core-Plattform integriert KI, Verhaltenswissenschaften und Echtweltdaten, um klinisch validierte digitale Therapien und Lösungen für Fernüberwachung für Gesundheitssysteme und Pharma-Partner zu erstellen, zu skalieren und bereitzustellen.

Beschreibung

• Entwicklung intelligenter Modelle zur Personalisierung digitaler Therapien. • Arbeit mit realen Daten aus SaMDs zur Entwicklung von Machine-Learning-Pipelines, die Gesundheitsrisiken vorhersagen. • Aufbau skalierbarer Datenpipelines für Training, Testing und Deployment von Modellen. • Enge Zusammenarbeit mit dem Engineering-Team, um Modelle in produktive SaMDs zu integrieren. • Sicherstellung, dass Modelle Erklärbarkeit, Reproduzierbarkeit und regulatorische Anforderungen erfüllen. • Bewertung generativer KI-Tools für Bildungs- und Coaching-Anwendungen.

🎯 Anforderungen

• Mindestens 4 Jahre Erfahrung im ML/AI-Engineering, idealerweise mit Datensätzen aus dem digitalen Gesundheitswesen. • Erfahrung mit TensorFlow, PyTorch, scikit-learn und MLOps-Pipelines. • Fundierte Kenntnisse in Python, Data Wrangling und Verarbeitung realer Signale. • Verständnis klinischer Validierung, Bias-Minderung und datenschutzwahrender ML-Verfahren.

🏖️ Vorteile

• Remote-first-Arbeitskultur • Unterstützung durch interdisziplinäre Teams, die sich für Patientenergebnisse engagieren • Zusammenarbeit mit führenden Partnern aus Pharma, MedTech und der akademischen Forschung