Dieses Projekt ist abgelaufen (seit 06.10.2026).
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Principal AI Scientist (m/w/d)
🏛 Ausgeschrieben von Neo ExpertsWir suchen einen erfahrenen Principal AI Scientist zur Unterstützung eines innovativen Projekts im Life-Science-Bereich. Die Position ist vollständig remote ausgestaltbar und bietet die Möglichkeit, an zukunftsweisenden Technologien mitzuwirken.
Ihre Aufgaben umfassen die Konzeption und Evaluierung skalierbarer Ansätze zur Integration von Whole-Slide Images in Big-Data-Umgebungen. Sie entwickeln Konzepte zur Anonymisierung und Pseudonymisierung von Bilddaten gemäß Compliance-Vorgaben und beraten zu Datensatz-Governance, Versionierung und Modell-Lineage. Darüber hinaus führen Sie technische Reviews von KI/ML-Architekturen durch und bewerten Datenverarbeitungs-Workflows auf Robustheit.
Sie erstellen Expertenanalysen, bringen State-of-the-Art-Methoden ein und reviewen Ergebnisse externer Partner. Als Schnittstelle zwischen technischen und regulatorischen Anforderungen beraten Sie Stakeholder im komplexen Life-Science-Umfeld.
Wir erwarten einen Master-Abschluss (PhD von Vorteil) in Informatik, Statistik oder Computational Biology sowie mindestens 5 Jahre Erfahrung in Data Science und KI/ML-Projekten in Pharma, Medizintechnik oder klinischer Forschung. Fundierte Python-Kenntnisse (pandas, numpy, scikit-learn, matplotlib, seaborn, shap) sind erforderlich, ebenso wie Expertise in Clustering, Klassifikation, Regression und Anomalieerkennung. Erfahrung mit AWS und Google Cloud ist notwendig. Fließendes Englisch und starke Kommunikationsfähigkeiten runden das Profil ab. Kardiologie-Kenntnisse sind von Vorteil.
Die Position ist auf 12 Monate befristet und erfordert 5 Tage pro Woche Auslastung ohne Reisebereitschaft.
Skills erklärt
- Python
- Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
- Data Science
- Interdisziplinäres Feld, das Daten analysiert und interpretiert, um Erkenntnisse zu gewinnen und datengestützte Entscheidungen zu treffen.
- Machine Learning
- Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, bei dem Systeme aus Daten lernen und Muster erkennen, um Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu automatisieren.
- Statistik
- Mathematische Methode zur Erfassung, Analyse und Interpretation von Daten zur Erkennung von Mustern und Ableitung von Schlussfolgerungen.
- AWS
- Amazon Web Services, Cloud-Plattform für Bereitstellung von Rechenleistung, Speicher, Datenbanken und weiteren IT-Services.
- Google Cloud
- Cloud-Computing-Plattform von Google; bietet Infrastruktur, Speicher, Datenbanken und weitere Services für Anwendungen und Datenverarbeitung.
- Pandas
- Python-Bibliothek zur Datenanalyse und -manipulation, die Datenstrukturen wie DataFrames für tabellarische Daten bereitstellt.
- NumPy
- Python-Bibliothek für numerische Berechnungen und Datenverarbeitung; wird für mathematische Operationen auf großen Datenmengen verwendet.
- Scikit-learn
- Python-Bibliothek für maschinelles Lernen, die vorgefertigte Algorithmen für Klassifizierung, Regression und Datenanalyse bereitstellt.
- Anomalieerkennung
- Verfahren zur automatischen Identifikation von ungewöhnlichen oder abweichenden Mustern in Daten, etwa zur Betrugserkennung oder Fehlerdiagnose.
- Englisch
- Fremdsprache, die in internationalen Projekten, technischer Dokumentation und globaler Kommunikation verwendet wird.
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- Senior Backend Developer68 €/h
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