Senior Research & Radar Signal Processing Engineer (Edge, ML-Enabled) 80-100% (m/w/d)
Senior Research & Radar Signal Processing Engineer (Edge, ML-Enabled) 80-100% (m/w/d)
Senior Research & Radar Signal Processing Engineer (Edge, ML-Enabled) 80-100% (m/w/d)
Senior Research & Radar Signal Processing Engineer (Edge, ML-Enabled) 80-100% (m/w/d)
QUMEA AG
Medizintechnik
Solothurn
- Art der Beschäftigung: Vollzeit
- 94.000 CHF – 120.500 CHF (von XING geschätzt)
- Hybrid
- Zu den Ersten gehören
Senior Research & Radar Signal Processing Engineer (Edge, ML-Enabled) 80-100% (m/w/d)
Über diesen Job
Arbeitsort: Schweiz: Solothurn, Hybrid
Start: Nach Vereinbarung, unbefristet
Über uns:
QUMEA ist der Pionier im digitalen Mobilitäts-Monitoring für Gesundheitsinstitutionen. Wir stehen für Innovation und Fortschritt im Gesundheitswesen und setzen neue Standards in der Patientensicherheit. Unser radarbasiertes System misst kontaktlos und anonym menschliche Bewegung im Patientenzimmer. Pflegende wissen automatisch und rund um die Uhr, wie es ihren Patienten geht und erfahren in Echtzeit, wenn diese Hilfe benötigen. So sorgt unser digitales Mobilitäts-Monitoring für mehr Patientensicherheit, unterstützt die Pflegenden bei der Arbeit und liefert relevante klinische Erkenntnisse.
Was uns antreibt? Fachpersonen im Gesundheitswesen dabei zu unterstützen, Risiken proaktiv zu managen und Outcomes zu verbessern – mit einer Lösung, die sicher, effizient und diskret arbeitet. Dafür entwickeln wir nicht nur Produkte, sondern Wissen und Technologien, die ihrer Zeit voraus sind. Zur Verstärkung unseres Algorithmik Teams suchen wir dich als Senior Research & Radar Signal Processing Engineer, um unsere Data Pipeline weiterzuentwickeln.
Aufgaben
Deine Aufgaben im Detail:
- Optimierung der Radar-DSP-Kette – vom Sendesignal über Digitalisierung und Verarbeitung bis zur Datenübertragung in die Cloud.
- Entwicklung signalnaher Repräsentationen/Features mit maximalem Informationsgehalt für Downstream-Algorithmen und -Modelle; inklusive robuster Filterung von Störquellen.
- Implementierung und Optimierung ressourcenschonender Algorithmen direkt auf dem Sensor/Edge.
- Design und Evaluation von Kompressionsmechanismen, um trotz limitierter Bandbreite maximalen Informationsgehalt in die Cloud zu bringen.
- Einsatz und Deployment von ML dort, wo es messbar hilft (z. B. learned compression, denoising, scoring) – perspektivisch inklusive On-device Updates/Federated Learning.
- Aufbau von Metriken und Benchmarks (Golden Sets, A/B-Tests, Regression), um Änderungen objektiv zu bewerten und in Performance-KPIs zu übersetzen.
Qualifikation
Was du mitbringst:
- PhD oder Masterabschluss in Elektrotechnik, Physik, Mathematik oder einem verwandten Gebiet und/oder einschlägige hands-on Erfahrung in der Radarsignalverarbeitung.
- Sehr starke Grundlagen in Signal Processing und embedded DSP (Transformationen, Filter, Zeit-Frequenz-Methoden). Radar-spezifische Erfahrung ist ein grosses Plus, z. B. MIMO/Beamforming, CFAR-Varianten, Clutter Suppression, Micro-Doppler-Analysen.
- Erfahrung mit Datenkompression für Signale (Wavelets, learned compression, information-preserving representations).
- Erfahrung mit radarbasierten Sensoren oder vergleichbarer Sensorik (z. B. Sonar/IMU/Lidar mit ähnlichen Signalverarbeitungs- und Noise-Themen) sowie Lust, dich tief in die Radar-Pipeline einzuarbeiten.
- Solide Programmierpraxis: Python für Analyse/Prototyping sowie eine Systemsprache wie C/C++ für Embedded/Performance.
- Erfahrung mit algorithmischer Optimierung unter Ressourcenlimits (Compute/Memory/Latency) und Verständnis für Embedded-Realitäten.
- Fähigkeit, End-to-End zu denken: Signal → Repräsentation → Datenpipeline → Validierung → Impact auf Modelle und Produkt.
- Wissenschaftliche Neugier plus Pragmatismus: Hypothesen bilden, experimentell prüfen, liefern.
Nice to have:
- Edge/Embedded ML (Quantisierung, Pruning, TinyML).
- Erfahrung mit Multi-Sensor-Fusion und Cloud-seitiger Zusammenführung/Alignment von Sensorsignalen; z. B. Multistatic Radar, Micro-Doppler bzw. Point Clouds.
- Hardware-nahes Optimieren (SIMD, Fixed-Point-Arithmetik, Profiling-Toolchains).
- Erfahrung mit robustem Testen: Regression-Tests für Signalpipelines, “Golden Data”-Replays, Monitoring.
Benefits
Warum QUMEA?
Bei QUMEA erwartet dich:
- Sinnvolle Arbeit: Weil wir daran glauben, etwas zu bewirken und das Gesundheitswesen mit echten Innovationen nachhaltig zu verändern.
- Flexibilität und Mobilität: Hybrides Arbeiten und ÖV-Vergütungen – für maximale Freiheit und einen Beitrag zum Planeten.
- Gemeinsam erfolgreich: Sei nicht nur dabei, sondern Teilhaber:in – mit unserem Mitarbeiterbeteiligungsprogramm oder durch den direkten Erwerb von Anteilen.
- Teamevents und Teamgeist: Von der Schatzsuche bis zum Skiwochenende - weil wir Erlebnisse teilen, die verbinden.
- Sportliche Aktivitäten: Egal, ob Du ein Laufguru oder ein Badminton-Profi bist, wir haben etwas, das Dich in Bewegung hält.
- Die Fähigkeit zu handeln: Deine Ideen werden nicht nur gehört - sie werden auch umgesetzt.
- Fehlerkultur: Fehler passieren, und bei uns sind sie nur ein weiterer Schritt auf dem Weg zur Genialität (und ein guter Lacher).
Bewerbung:
Klingt nach deinem Traumjob? Dann schick uns deine Bewerbungsunterlagen (CV & Motivationsschreiben). Wir freuen uns darauf, von dir zu hören und dich kennenzulernen!
