Full-Stack AI Engineer (Computer Vision & Back-end Focus)

Über diesen Job

StellDirVor ist ein unabhängiges Beratungs-, Handels- und Technologieunternehmen, das sich auf immersive Technologien für das Gesundheitswesen spezialisiert hat. Wir unterstützen Organisationen bei der Implementierung digitaler Innovationen --- Virtual, Augmented und Mixed Reality sowie KI --- insbesondere für Lernen, Training und Echtzeitunterstützung in klinischen und pflegerischen Umgebungen. Durch die Kombination von Technologie und Gesundheitswesen helfen wir, Prozesse zu optimieren, den Wissenstransfer zu verbessern und die Versorgungsqualität zu erhöhen.

Mit Unterstützung eines deutschen (ZIM) und taiwanischen (GIPIP) Partnerschaftsgrant entwickeln wir derzeit ARAIAS --- ein AR- und KI-basiertes freihändiges Trainings- und Assistenzsystem für die chronische Wundversorgung. Mithilfe von AR-Smart-Glasses ermöglicht das System die 3D-Wunderfassung, KI-gestützte Analyse und standardisierte Fernexpertise sowie Dokumentation direkt am Behandlungsort. ARAIAS führt einen neuen Ansatz für praxisnahes, sicheres und evidenzbasiertes Lernen und Training in klinischen Umgebungen ein, mit dem langfristigen Ziel, die Arbeitsbelastung für medizinisches Fachpersonal zu reduzieren und die Versorgungsergebnisse zu verbessern.

Wir befinden uns in einer frühen und spannenden Phase --- wir entwickeln uns vom Konzept zum funktionierenden Prototyp. Der kurzfristige Fokus liegt auf der Validierung der KI-Modelle, der Etablierung der technischen Kernfundamente und dem Aufbau eines Proof of Concepts, das wir in realen Bildungs- und klinischen Umgebungen testen können. Mit fortschreitender Projektentwicklung wird sich die Arbeit natürlich von der Experimentier- und Prototypenphase hin zu einer strukturierteren Entwicklung und Produktivsetzung entwickeln.

Hinweise:

Standort für diese Stelle: Remote (Deutschland) - Aufgrund der Art des Projekts können wir nur Kandidaten berücksichtigen, die bereits in Deutschland wohnhaft sind.

Aufgaben

• Entwurf und Erstellung von KI-Modellen für die Wundanalyse --- von Architektur entscheidungen über Evaluierung und Iteration, mit dem Fokus auf zuverlässige, klinisch aussagekräftige Ergebnisse
• Anwendung von Computer-Vision-Techniken --- Objekterkennung, Segmentierung, Tiefenschätzung oder 3D-Rekonstruktion --- auf reale medizinische Bildgebungsherausforderungen
• Vorverarbeitung und Nachverarbeitung von multisensorischen Bilddaten --- einschließlich 2D-Bildern, Tiefenkarten und anderen Sensoreingaben
• Entwurf und Erstellung von REST-APIs und Cloud-Infrastrukturen, die alle Systemkomponenten verbinden und unterstützen
• Prototyping von Hardware-Software-Integration --- Schnittstellen zu Smartglass-SDKs und Sensor-APIs zur Einrichtung von Datenerfassungspipelines vom Gerät zum Backend
• Entwurf und Erstellung von REST-APIs, Cloud-Infrastrukturen und Datenpipelines, die alle Systemkomponenten verbinden und unterstützen
• Integration von KI-Modellen in Anwendungsschichten --- Inferenzendpunkte, Model Serving, Versionierung und Leistungsüberwachung
• Treffen pragmatischer Architektur entscheidungen, die für die aktuelle Prototypenphase angemessen sind
• Einrichtung von CI/CD, Containerisierung und grundlegender Beobachtbarkeit, um das Team schnell voranzubringen
• Unterstützung von Integrationspunkten zwischen der Backend- / KI-Schicht und dem Unity-basierten Frontend (nice to have)

Anforderungen

Must-Have

• Praktische Erfahrung mit Computer Vision --- Bildsegmentierung, Objekterkennung und Klassifizierung.
• Erfahrung im Entwurf und der Anpassung von Modellarchitekturen --- über einfaches Fine-Tuning hinaus, um fundierte Entscheidungen über Modellstruktur, Verlustfunktionen und Trainingsstrategien zu treffen
• Fähigkeit zur kritischen Bewertung von Modellausgaben --- nicht nur Metriken, sondern Verständnis der Bedeutung von Ergebnissen im Kontext
• Backend-Engineering-Kompetenz --- REST-API-Design mit Python als primärer Sprache
• Cloud-Plattformerfahrung (AWS / GCP / Azure)
• Sicherer Umgang mit Hardware-SDKs und APIs, Fähigkeit, technische Dokumentationen und Integrationsleitfäden selbstständig zu navigieren, um Datenflüsse vom Gerät zum Server einzurichten
• Vertrautheit mit Docker und grundlegenden CI/CD-Pipelines
• Kenntnisse von ML-Tooling: PyTorch oder TensorFlow
• Fließende Englischkenntnisse, Deutsch ist ein Bonus
• Angesichts der frühen Phase des Projekts und der schlanken Teamstruktur suchen wir jemanden, der Initiative ergreift, Probleme End-to-End verantwortet und eigenständig pragmatische technische Entscheidungen trifft.

Strong Plus

• Datenbankerfahrung --- PostgreSQL, NoSQL, Objektspeicher (S3 / GCS)
• Unity-Erfahrung oder Vertrautheit mit den Integrationsmustern von Unity
• Vertrautheit mit semi-überwachtem Lernen --- Nutzung begrenzter oder teilweise gelabelter Daten, relevant bei knappen annotierten Wundbilddaten
• Erfahrung mit 3D-Datenvorverarbeitung und -nachverarbeitung --- Tiefenkartenverarbeitung, Punktwolkenbereinigung, Mesh-Rekonstruktion oder ähnliches
• Vertrautheit mit der Integration von Hardware-SDKs --- Erfahrung mit der Anbindung von Smart Glasses, Tiefensensoren oder ähnlicher Hardware zur Extraktion und Übertragung von Sensordaten
• Erfahrung mit multimodalem Lernen --- Kombination von RGB- und Tiefen- oder LiDAR-Daten zu einheitlichen Modelleingaben

Benefits

• Sinnvolle Arbeit --- Sie gestalten mit, wie Technologie die Ausbildung und das Training im Gesundheitswesen neu definiert, mit echten Auswirkungen auf klinische Ergebnisse
• Eigenverantwortung und kreative Freiheit --- Sie arbeiten autonom, bringen Ihre Ideen direkt ein und haben ein echtes Mitspracherecht bei der Systemgestaltung
• Lernkultur --- Wir unterstützen persönliches und berufliches Wachstum durch Wissensaustausch, Zugang zu innovativen Werkzeugen und Methoden sowie ein eigenes Lernbudget
• Flexibles Arbeiten --- Remote-freundliche Umgebung mit der Option, in unserem Münchner Büro zu arbeiten
• Flache Hierarchien und Teamgeist --- Ein kleines, offenes und vertrauensbasiertes Team, in dem die Kommunikation direkt ist und jede Stimme zählt
• Internationale Zusammenarbeit --- Arbeiten Sie mit einem taiwanesischen Partner zusammen, der Technologie, Hardware und Forschung abdeckt

Hinweise:

• Aufgrund der Art des Projekts können wir nur Kandidaten berücksichtigen, die bereits in Deutschland wohnhaft sind.
• Wir können nur Kandidaten kontaktieren, die für die weitere Bearbeitung ausgewählt wurden. Wenn Sie innerhalb von vier Wochen nach der Bewerbung nichts von uns gehört haben, betrachten Sie Ihre Bewerbung zu diesem Zeitpunkt als erfolglos.