Machine-Learning-Ingenieur, Computer Vision

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VitVio

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Artificial Intelligence • Healthcare Insurance • SaaS

VitVio ist ein bahnbrechendes Technologieunternehmen, das sich darauf konzentriert, chirurgische Eingriffe durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz und Computer Vision zu revolutionieren. Ihre Plattform steigert die Effizienz in Operationssälen durch die Automatisierung der Überwachung des Operationsverlaufs und die Optimierung der Personalzuweisung, wodurch der administrative Aufwand reduziert wird. Durch die Verbesserung der betrieblichen Abläufe strebt VitVio an, die Patientenversorgung zu verbessern und die mit chirurgischen Eingriffen verbundenen Kosten zu senken.

11 - 50 Mitarbeiter

Gegründet 2023

🤖 Künstliche Intelligenz

⚕️ Krankenversicherung

☁️ SaaS

Beschreibung

• Vielversprechende Richtungen im Bereich Machine Learning identifizieren und untersuchen, um zur Produktentwicklung beizutragen • State-of-the-Art (SOTA)-Modellarchitekturen entwerfen, trainieren und bewerten, um Ihre Hypothesen zu validieren • Experimentieren, Prototypen entwickeln und iterieren auf Basis von Evidenz, um Ideen in die Produktion zu überführen • Mit unserem Software-Engineering-Team zusammenarbeiten, um unsere Daten- und ML-Infrastruktur zu stärken • Modellleistung analysieren, Engpässe identifizieren und Genauigkeit, Effizienz sowie Robustheit verbessern • Projekte eigenverantwortlich end-to-end betreuen und bereitstellen und dabei die Zuverlässigkeit und Qualität von Modellen und Code sicherstellen.

🎯 Anforderungen

• Sie wissen, wie man Computer-Vision-Modelle pragmatisch entwickelt und in der Industrie deployt. • Sie haben Erfahrung mit Multi-View Geometry, Videostreams und PyTorch. • Sie sind ein vielseitiger Ingenieur mit Erfahrung und Interesse am ganzen Stack (unsere Philosophie ist, dass alle Ingenieure zeitweise zu allen Repositories beitragen).

🏖️ Vorteile

• Anteilsbeteiligung in einer frühen Finanzierungsphase • Wettbewerbsfähiges Gehalt • Firmenlaptop sowie die Tools, die Sie benötigen, um erfolgreich zu sein • Budget für Fort- und Weiterbildung • Offsites und Teambuilding-Events (das letzte fand auf Kreta, Griechenland statt!) • Flexible Urlaubsregelung