Fraunhofer-Gesellschaft
Scientist: Entrepreneur-in-Residence(m/w/x)
Vollzeit/Teilzeitmit HomeofficeJunior
München
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FRFraunhofer-Gesellschaft
Wissenschaftliche Mitarbeit: Entrepreneur-in-Residence(m/w/x)
München, Regensburg
Vollzeit, Teilzeitmit HomeofficeBerufserfahren
AI/ML
Data Science
Nejo KI-Zusammenfassung
Aufbau und Skalierung von CAELIAs Data-&-AI-Plattform bei Forschungsorganisation mit 75 Instituten. Fundierte Expertise in Data Engineering, ML und angewandter KI erforderlich. Hohe Gestaltungsfreiheit, eigene Schwerpunkte setzen.
Anforderungen
- Fundierte Expertise in Data Engineering, Machine Learning und angewandter KI sowie Hands-on-Mentalität
- Erfahrung mit sensiblen Daten (Health, MedTech, IoT, Forschung) von Vorteil
- Gutes Verständnis von Cloud-Architekturen und MLOps (AWS, Azure oder GCP)
- Vertrautheit mit Privacy-Preserving oder Distributed Learning (z.B. Federated Learning)
- Sicherheit im Umgang mit regulierten oder sicherheitskritischen Umfeldern
- Klare Kommunikation und Freude an interdisziplinärer Zusammenarbeit
- Produktorientierung, Pragmatismus, Neugierde, Hands-on-Mentalität und iteratives Lernen
Aufgaben
- CAELIAs Data-&-AI-Plattform aufbauen und skalieren
- End-to-End-Datenstrategie definieren und umsetzen
- Sensible Daten in klinische Erkenntnisse umwandeln
- Datenschutzwahrende Lernansätze ermöglichen
- Mit Teams Modelle in reale Produkte überführen
- Interoperabilität (FHIR/HL7) sicherstellen
- Datenqualität sicherstellen
- Regulatory Readiness (GDPR/MDR) sicherstellen
- Skalierbare Datenarchitekturen für Medizin- und Sensordaten entwickeln
- Skalierbare Datenarchitekturen für Medizin- und Sensordaten weiterentwickeln
- ML-Pipelines in regulierten Umgebungen aufbauen
- MLOps-Workflows in regulierten Umgebungen aufbauen
- Den gesamten Model Lifecycle verantworten
- Data Governance etablieren
- Security etablieren
- Privacy-by-Design etablieren
- Klinische Studien mitgestalten
- Piloten mitgestalten
- Real-World-Evidence-Generierung mitgestalten
- Fragestellungen in Daten- und Modellanforderungen übersetzen
Berufserfahrung
- ca. 1 - 4 Jahre
Ausbildung
- Bachelor-AbschlussODER
- Master-Abschluss
Sprachen
- Deutsch – verhandlungssicher
Tools & Technologien
- AWS
- Azure
- GCP
- Federated Learning
Benefits
Boni & Prämien
- Leistungs- und erfolgsabhängige variable Vergütung
Sinnstiftende Arbeit
- Raum für Engagement und Kreativität
- Eigene Schwerpunkte setzen
- Ideen verwirklichen
Karriere- und Weiterentwicklung
- Integration in wissenschaftliches Netzwerk
- Karriereförderer
- Promotionsmöglichkeiten
Weiterbildungsangebote
- Strukturiertes Onboarding-Programm
- Individuelle und umfangreiche Weiterbildungsmöglichkeiten
- Teilnahme am Fraunhofer TALENTA
Sonstige Vorteile
- Frauenförderprogramm
Familienfreundlichkeit
- Work-Life-Balance
- With-Child-Büro
Flexibles Arbeiten
- Flexible Arbeitszeitmodelle
- Hybrides Arbeiten
Parkplatz & Pendelvorteile
- Gute Verkehrsanbindung
Öffi Tickets
- Vergünstigtes Jobticket mit Arbeitgeberzuschuss
Die Originalanzeige dieses Stellenangebotes in der aktuellsten Version findest du hier. Nejo hat diesen Job automatisch von der Website des Unternehmens Fraunhofer-Gesellschaft erfasst und die Informationen auf Nejo mit Hilfe von KI für dich aufbereitet. Trotz sorgfältiger Analyse können einzelne Informationen unvollständig oder ungenau sein. Bitte prüfe immer alle Angaben in der Originalanzeige! Inhalte und Urheberrechte der Originalanzeige liegen beim ausschreibenden Unternehmen.
Noch nicht perfekt?
- Capgemini
Senior GenAI Engineer(m/w/x)
Vollzeitmit HomeofficeSeniorMünchen - SBK (Siemens-Betriebskrankenkasse)
Data Scientist / KI-Engineer(m/w/x)
Vollzeitmit HomeofficeKeine AngabeMünchen - Capgemini
Senior GenAI Engineer(m/w/x)
Vollzeitmit HomeofficeSeniorMünchen - KI group GmbH
Cloud AI Architect(m/w/x)
Vollzeitmit HomeofficeSeniorKöln, München
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Aufbau und Skalierung von CAELIAs Data-&-AI-Plattform bei Forschungsorganisation mit 75 Instituten. Fundierte Expertise in Data Engineering, ML und angewandter KI erforderlich. Hohe Gestaltungsfreiheit, eigene Schwerpunkte setzen.
Anforderungen
- Fundierte Expertise in Data Engineering, Machine Learning und angewandter KI sowie Hands-on-Mentalität
- Erfahrung mit sensiblen Daten (Health, MedTech, IoT, Forschung) von Vorteil
- Gutes Verständnis von Cloud-Architekturen und MLOps (AWS, Azure oder GCP)
- Vertrautheit mit Privacy-Preserving oder Distributed Learning (z.B. Federated Learning)
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Aufgaben
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- End-to-End-Datenstrategie definieren und umsetzen
- Sensible Daten in klinische Erkenntnisse umwandeln
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- Interoperabilität (FHIR/HL7) sicherstellen
- Datenqualität sicherstellen
- Regulatory Readiness (GDPR/MDR) sicherstellen
- Skalierbare Datenarchitekturen für Medizin- und Sensordaten entwickeln
- Skalierbare Datenarchitekturen für Medizin- und Sensordaten weiterentwickeln
- ML-Pipelines in regulierten Umgebungen aufbauen
- MLOps-Workflows in regulierten Umgebungen aufbauen
- Den gesamten Model Lifecycle verantworten
- Data Governance etablieren
- Security etablieren
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- Klinische Studien mitgestalten
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Berufserfahrung
- ca. 1 - 4 Jahre
Ausbildung
- Bachelor-AbschlussODER
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Sprachen
- Deutsch – verhandlungssicher
Tools & Technologien
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Benefits
Boni & Prämien
- Leistungs- und erfolgsabhängige variable Vergütung
Sinnstiftende Arbeit
- Raum für Engagement und Kreativität
- Eigene Schwerpunkte setzen
- Ideen verwirklichen
Karriere- und Weiterentwicklung
- Integration in wissenschaftliches Netzwerk
- Karriereförderer
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Weiterbildungsangebote
- Strukturiertes Onboarding-Programm
- Individuelle und umfangreiche Weiterbildungsmöglichkeiten
- Teilnahme am Fraunhofer TALENTA
Sonstige Vorteile
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Familienfreundlichkeit
- Work-Life-Balance
- With-Child-Büro
Flexibles Arbeiten
- Flexible Arbeitszeitmodelle
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Über das Unternehmen
Fraunhofer-Gesellschaft
Branche
Research
Beschreibung
Das Unternehmen ist eine der führenden Organisationen für anwendungsorientierte Forschung mit 76 Instituten in Deutschland.
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