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GS Elektromedizinische Geräte GmbH

Medizintechnik

München

  • Art der Beschäftigung: Vollzeit
  • 58.000 € – 79.500 € (von XING geschätzt)
  • Hybrid
  • Aktiv auf der Suche

Senior Algorithm Engineer – Biosignals & Machine Learning (m/w/d)

Über diesen Job

Senior Algorithm Engineer – Biosignals & Machine Learning (m/w/d)

BEREIT FÜR DEN EINSTIEG BEI CORPULS?

Seit 1982 entwickelt und fertigt die GS Elektromedizinische Geräte GmbH innovative High-End-Geräte für die Notfall- und Intensivmedizin. Die unter dem Namen corpuls vertriebenen Systeme und Lösungen sind weltweit in über 75 Ländern im täglichen Einsatz. In unserem Firmensitz in Kaufering bei München schlagen inzwischen über 600 Herzen für die höchsten Ansprüche der Lebensretter. Bei corpuls entstehen aber nicht nur innovative Produkte, sondern auch erfolgreiche Karrieren. Dabei ist uns immer bewusst: Nur wer sich wohl fühlt, ist motiviert und kann stets neu begeistert werden. Uns ist es deshalb wichtig, hierfür das passende Umfeld zu schaffen.

Für unseren Standort in München suchen wir zum nächstmöglichen Zeitpunkt einen/eine Senior Algorithm Engineer – Biosignals & Machine Learning, der/die eine Schlüsselrolle bei der Entwicklung unserer Signalverarbeitungs‑ und Machine‑Learning‑Algorithmen für physiologische Daten übernimmt.

Deine Aufgaben sind:

In dieser Rolle arbeitest du mit PPG‑ und ECG‑Signalen und verwandelst rohe Biosignale in zuverlässige Vitalparameter. Deine Entwicklungen fließen direkt in klinische und präklinische Entscheidungsprozesse ein und bilden den wissenschaftlichen Kern unserer Medizinprodukte.

Du schlägst die Brücke zwischen Sensordaten, physiologischen Modellen und realen medizinischen Anwendungen – von der Konzeption und Validierung neuer Algorithmen bis hin zur Implementierung und Optimierung auf Embedded‑Systemen.

  • Entwicklung von Signalverarbeitungspipelines für PPG‑ und ECG‑Daten
  • Konzeption und Implementierung von Algorithmen zur Ableitung von Vitalparametern (z. B. Blutdruck)
  • Anwendung und Bewertung von Machine‑Learning‑Methoden für die Biosignalanalyse
  • Analyse physiologischer Datensätze, Versuchsplanung und Algorithmusvalidierung
  • Enge Zusammenarbeit mit Sensor‑, Embedded‑, Software‑ und klinischen Teams
  • Sicherstellung von Robustheit, Nachvollziehbarkeit und Reproduzierbarkeit der Algorithmen in einem regulierten Umfeld
  • Vorbereitung der Algorithmen für den Einsatz auf Embedded‑Systemen und ressourcenbeschränkter Hardware
  • Mitwirkung an der technischen Dokumentation für die regulatorische Zulassung (MD)

Was du mitbringst:

Must-haves

  • Fundierte Erfahrung in Data Science und Algorithmusentwicklung
  • Sehr gute Python‑Kenntnisse
  • Solider Hintergrund in der Biosignalverarbeitung (z. B. PPG, ECG)
  • Erfahrung mit Machine‑Learning‑Methoden und Modellauswertung
  • Starkes analytisches Denken und strukturierte Arbeitsweise
  • Hohe Eigenverantwortung und Fähigkeit, selbstständig zu arbeiten

Nice-to-haves

  • Erfahrung mit Vitalparametersensoren oder WearablesErfahrung mit Medizinprodukten oder in regulierten Branchen
  • Hintergrund in medizinischen Kontexten (z. B. Notfallmedizin, präklinische Versorgung, klinische Workflows, Telemedizin, Chronic Care)
  • Erfahrung im Deployment von Modellen auf Embedded‑Systemen oder Mikrocontrollern
  • Erfahrung mit Embedded C / C++
  • Interesse an Physiologie, Digital Health und realen medizinischen Anwendungsfällen

Warum corpuls?

  • Arbeit an Kernalgorithmen, die in realen klinischen und präklinischen Workflows eingesetzt werden
  • Hoher Gestaltungsspielraum in der Algorithmenentwicklung, bei Modellierungsansätzen und der Validierung
  • Ein Produkt mit echtem Mehrwert für Patienten und medizinisches Fachpersonal
  • Interdisziplinäres Team mit medizinischer, algorithmischer und technischer Expertise
  • Kurze Entscheidungswege und moderne Arbeitskultur
  • Remote‑Arbeit bis zu 75 % möglich

Interesse geweckt?

Wir freuen uns über deine Bewerbung (Lebenslauf, Zeugnisse), ideal mit der Angabe deines frühestmöglichen Eintrittstermins sowie deiner Gehaltsvorstellung - bevorzugt über unser Bewerbungsformular oder alternativ per E-Mail an k rr r c rp ls c m

Gehalts-Prognose

Unternehmens-Details

company logo

GS Elektromedizinische Geräte GmbH

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201-500 Mitarbeitende

Kaufering, Deutschland

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