Ihre Aufgaben
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End-to-End-ML-Entwicklung
Entwicklung, Training, Validierung und Deployment von Deep-Learning-Modellen für medizinische Bildanalyse (primaer CT- und MRT-basiert)Vollständige Pipeline-Verantwortung: Von DICOM-Datenaufnahme bis zu containerisiertem DeploymentRapid Prototyping: Schneller Uebergang vom klinischen Problem zum funktionierenden PrototypPerformance-Optimierung fuer Genauigkeit, Inferenzgeschwindigkeit und RecheneffizienzInfrastruktur & Plattformentwicklung
Setup und Wartung von Trainings-Umgebungen: Konfiguration von GPU-Servern, Compute-Ressourcen-ManagementAufbau wiederverwendbarer ML-Infrastruktur: Modulare Pipelines, Data Loader, Training-FrameworksDeployment-Systeme: Implementierung von Inference Services, APIs und Integration mit PACS-SystemenMedical Data Engineering
DICOM/FHIR-Datenverarbeitung: Robuste Parser, Konverter und Qualit...