machine-learning-engineer bei DentalMonitoring
DentalMonitoring sucht einen erfahrenen Machine Learning Engineer mit mindestens 4 Jahren Erfahrung für die Entwicklung von KI-Modellen im medizinischen Bereich. Die Position kombiniert Deep Learning, Computer Vision und 3D-Technologien für orthodontische Anwendungen mit direktem Patientenimpact.
Deine Aufgaben als Machine Learning Engineer bei DentalMonitoring
In dieser herausfordernden Position entwickelst du KI-Lösungen, die direkt die Diagnostik und Behandlung von Patienten verbessern. Du arbeitest mit einer der größten medizinischen Datenbanken der Branche und trägst aktiv zur Weiterentwicklung der DentalMonitoring-Plattform bei.
- Modellentwicklung und -optimierung — Du gestaltest und verfeinerst Machine Learning-Algorithmen, die orthodontische Behandlungen analysieren und optimieren
- Performance-Monitoring — Du implementierst Überwachungssysteme für bereits eingesetzte Modelle, um kontinuierlich die Qualität zu sichern
- Technologische Innovation — Du verfolgst aktuelle ML-Trends und integrierst neue Methoden in bestehende Produkte
- Technische Dokumentation — Du erstellst fundierte Forschungsberichte und dokumentierst sämtliche Entwicklungsprozesse transparent
- Code-Reviews und Wissenstransfer — Du teilst deine Expertise im Team und hältst den Standard für sauberen, wartbaren Code
Die Arbeit erfolgt in einem dynamischen Umfeld mit direkten medizinischen Anwendungen, wo deine Entscheidungen reale Patienten beeinflussen.
Warum DentalMonitoring ein attraktiver Arbeitgeber für ML-Experten ist
DentalMonitoring bietet die einzigartige Chance, Machine Learning in einem Bereich einzusetzen, der unmittelbar Menschen hilft. Als Pionier mit über 300 angemeldeten Patenten setzt das Unternehmen Maßstäbe in der MedTech-Branche.
- Multikulturelles Arbeitsumfeld — Über 35 Nationalitäten sind in den Teams vertreten, was kulturelle Vielfalt und internationalen Austausch ermöglicht
- Technologische Vielfalt — Du arbeitest mit Computer Vision, 3D-Mesh-Verarbeitung, Mobile ML und modernen Deep Learning-Frameworks
- Skalierungspotenzial — Als Scale-up hast du die Möglichkeit, mitzugestalten und dich eigenständig zu profilieren
- Teamkultur — Der Austausch zwischen Forschern, Ärzten, Entwicklern und Vertrieb steht im Fokus der Zusammenarbeit
- Feedback-Kultur — Konstruktives Feedback wird aktiv gesucht und fördert kontinuierliche persönliche Entwicklung
Dieses Umfeld ermöglicht nicht nur technische Growth-Wege, sondern auch kulturelle und soziale Bereicherung.
Diese Qualifikationen bringst du als Machine Learning Engineer mit
Der ideale Kandidat verfügt über fundierte akademische Abschlüsse und praktische Erfahrung im Bereich Deep Learning und Computer Vision.
- Akademischer Hintergrund — Master-Abschluss, Promotion oder gleichwertiger Ingenieursabschluss mit Fokus auf Data Science
- Deep Learning-Expertise — Praxistaugliche Erfahrung mit TensorFlow und PyTorch in Produktionsumgebungen
- Linux-Kompetenz — Volle operative Sicherheit in Linux-Betriebssystemen für ML-Pipelines
- Computer Vision — Umfassende Kenntnisse in Bildverarbeitung, insbesondere mit OpenCV
- DevOps-Integration — Erfahrung mit Git, CI/CD-Pipelines und modernen Versionierungstools
- Soft Skills — Eigeninitiative, Teamfähigkeit und Freude am kontinuierlichen Lernen
- Sprachkenntnisse — Mindestens C1-Niveau in Französisch und Englisch für die internationale Zusammenarbeit
Diese Kombination aus technischer Tiefe und persönlicher Stärke macht dich ideal für diese Position.
Was dich zusätzlich beeindruckt: Nice-to-Have Kompetenzen
Bestimmte Zusatzqualifikationen können den Bewerbungsprozess beschleunigen und zeigen zusätzliches Engagement.
- Medizinische Erfahrung — Vorkenntnisse im Gesundheitswesen oder speziell in der Orthodontie bringen Kontextwissen mit
- ONNX-Format — Kenntnisse im standardisierten Modellformat für Cross-Platform-Implementierungen
- 3D-Entwicklung — Erfahrung mit OpenGL oder anderen 3D-Grafikbibliotheken
- Mobile ML — Wissen über ML-Implementierungen auf mobilen Geräten
- Triton Inference Server — Erfahrung mit diesem High-Performance-Inferenz-Framework
Diese Kompetenzen zeigen breite technische Breite und spezifische Branchenerfahrung.
Deine Benefits im Überblick
Häufige Fragen zu dieser Stelle
Kann ich remote arbeiten oder muss ich abwechselnd im Büro sein?
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Die Position wird als vollständig remote angeboten, mit der Option auf hybride Arbeitsmodelle. DentalMonitoring legt großen Wert auf Work-Life-Balance und unterstützt flexible Arbeitszeiten. Du kannst dich entscheiden, wie viel Zeit du remote verbringst, solange die Kommunikation mit dem Team funktioniert.
Wird ein Gehalt in der Anzeige angegeben?
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In der aktuellen Stellenanzeige wird kein konkretes Gehaltsniveau genannt. Als erfahrener ML-Engineer mit 4+ Jahren Erfahrung in der MedTech-Branche kannst du bei der Bewerbung deine Gehaltsvorstellung angeben. Typische Gehälter in diesem Bereich liegen in Frankreich zwischen 50.000 und 80.000 EUR brutto jährlich, abhängig von Erfahrung und Kompetenzen.
Welche Sprachkenntnisse sind wirklich notwendig?
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C1-Niveau in Französisch ist zwingend erforderlich, da die Unternehmenskultur und Dokumentation primär auf Französisch erfolgen. Englisch auf mindestens C1-Niveau ist ebenfalls obligatorisch, da DentalMonitoring ein international tätiges Unternehmen mit Teams aus über 35 Nationalitäten ist. Beide Sprachen sind für tägliche Arbeit und interne Kommunikation unerlässlich.
Welche Werkzeuge und Frameworks werden primär verwendet?
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Das technische Stack umfasst Python als Hauptprogrammiersprache, PyTorch und TensorFlow für Deep Learning, Docker für Containerisierung, MLFlow für Experiment-Tracking, DVC für Versionierung von Daten und ML-Modellen. Zusätzlich wird Triton Inference Server für Hochleistungs-Inferenz und Git für Versionskontrolle genutzt.