Bei zollsoft suchen wir keinen Elfenbeinturm-Architekten, sondern einen Principal Engineer, der Technik liebt, Wissen teilt und Verantwortung übernimmt. Du wirst die technische Vision für tomedo.air maßgeblich mitgestalten, komplexe Migrationen steuern und als Mentor für unsere Senior- und Lead-Entwickler agieren.
Wir sind auf die Überlassung und Vermittlung von Fach- und Führungskräften in den Geschäftsfeldern Industrie & Technik, Engineering sowie Office & Management spezialisiert. Wir sind Ihr regionaler Partner für Ihre individuelle berufliche Perspektive.
Wir sind auf die Überlassung und Vermittlung von Fach- und Führungskräften in den Geschäftsfeldern Industrie & Technik, Engineering sowie Office & Management spezialisiert. Wir sind Ihr regionaler Partner für Ihre individuelle berufliche Perspektive.
Die Wissenschaftler des Instituts kooperieren in Forschungs-, Entwicklungs- und Transferprojekten mit Hochschulen und Technologieunternehmen in Bayern, Deutschland und Europa. Im Mittelpunkt steht die Erforschung modernster Methoden, Techniken und Werkzeuge für die Entwicklung software- und kI-basierter Technologien für zuverlässige und sichere cyber-physische Systeme (CPS). fortiss ist in der Rechtsform einer gemeinnützigen GmbH organisiert.
Die Wissenschaftler des Instituts kooperieren in Forschungs-, Entwicklungs- und Transferprojekten mit Hochschulen und Technologieunternehmen in Bayern, Deutschland und Europa. Im Mittelpunkt steht die Erforschung modernster Methoden, Techniken und Werkzeuge für die Entwicklung software- und kI-basierter Technologien für zuverlässige und sichere cyber-physische Systeme (CPS). fortiss ist in der Rechtsform einer gemeinnützigen GmbH organisiert.
Ziel ist die Automatisierung komplexer chirurgischer Planungsprozesse unter Verwendung moderner Self-Supervised-Techniken: * Pioneering Self-Supervised Learning: Erforschung und Adaption moderner Joint Embedding Predictive Architectures (z. B. I-JEPA, V-JEPA) für volumetrische medizinische Daten (CT/DVT).
Ziel ist die Automatisierung komplexer chirurgischer Planungsprozesse unter Verwendung moderner Self-Supervised-Techniken: * Pioneering Self-Supervised Learning: Erforschung und Adaption moderner Joint Embedding Predictive Architectures (z. B. I-JEPA, V-JEPA) für volumetrische medizinische Daten (CT/DVT).
Aufgabenbereiche Mitarbeit in Projekten des europäischen Data Science & Advanced Analytics Teams.Konzeption, Design, Entwicklung und Umsetzung komplexer innovativer KI-/Machine‑Learning‑Lösungen sowie Durchführung und Implementierung von Konzeptstudien unter Einsatz fortgeschrittener statistischer Methoden.Entwicklung von Deep‑Learning‑Modellen zur Extraktion strukturierter medizinischer Konzepte aus unstrukturierten Daten.Produktionsreife Implementierung von Machine‑Learning‑Algorithmen auf Big‑Data‑Plattformen.Anwendung moderner Data‑Mining‑ und Machine‑Learning‑Techniken im Zusammenhang mit Healthcare‑Big‑Data zur Identifikation komplexer Zusammenhänge und zur Verknüpfung heterogener Datenquellen.Fortgeschrittener Einsatz von Large Language Models für Zusammenfassungen, Chatbots, Entitätsextraktion usw.Entwicklung grundlegender Deep‑Learning‑Modelle für Assets und Patienten.Aufbau und Training neuer produktionsreifer Algorithmen, die aus komplexen, hochdimensionalen Daten lernen und Muster erkennen, aus denen ML‑Modelle und Anwendungen entwickelt werden können.