B. für Produktunterlagen oder Präsentationen.Organisation und Steuerung interner und externer Druckaufträge für technische Dokumente.Intensive Zusammenarbeit mit Technik, Einkauf, Fertigung und Qualitätsmanagement, um eine kontinuierlich und aktuelle Dokumentationsbasis sicherzustellen. Ihr Profil Abgeschlossene technische Berufsausbildung, idealerweise ergänzt durch eine Weiterbildung zum Techniker oder Meister (m/w/d) oder ein vergleichbares technisches Studium.Ausgeprägtes sprachliches Ausdrucksvermögen sowie die Fähigkeit, komplexe technische Inhalte einfach, klar, verständlich und zielgruppenorientiert aufzubereiten.Idealerweise bereits Erfahrung in der technischen Dokumentation.Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift (mindestens C1-Niveau), weitere Sprachkenntnisse sind von Vorteil.Sicherer Umgang mit MS Office, Kenntnisse in Bloxedia sind ein Plus.Routinierter Umgang mit Bildbearbeitungssoftware.Strukturierte, selbstständige und kommunikative Arbeitsweise sowie Freude an der Zusammenarbeit mit unterschiedlichen Fachbereichen.
Organisation und Steuerung interner und externer Druckaufträge für technische Dokumente. Intensive Zusammenarbeit mit Technik, Einkauf, Fertigung und Qualitätsmanagement , um eine kontinuierlich und aktuelle Dokumentationsbasis sicherzustellen. Ihr Profil Abgeschlossene technische Berufsausbildung , idealerweise ergänzt durch eine Weiterbildung zum Techniker oder Meister (m/w/d) oder ein vergleichbares technisches Studium .
Aufgabenbereiche Mitarbeit in Projekten des europäischen Data Science & Advanced Analytics Teams.Konzeption, Design, Entwicklung und Umsetzung komplexer innovativer KI-/Machine‑Learning‑Lösungen sowie Durchführung und Implementierung von Konzeptstudien unter Einsatz fortgeschrittener statistischer Methoden.Entwicklung von Deep‑Learning‑Modellen zur Extraktion strukturierter medizinischer Konzepte aus unstrukturierten Daten.Produktionsreife Implementierung von Machine‑Learning‑Algorithmen auf Big‑Data‑Plattformen.Anwendung moderner Data‑Mining‑ und Machine‑Learning‑Techniken im Zusammenhang mit Healthcare‑Big‑Data zur Identifikation komplexer Zusammenhänge und zur Verknüpfung heterogener Datenquellen.Fortgeschrittener Einsatz von Large Language Models für Zusammenfassungen, Chatbots, Entitätsextraktion usw.Entwicklung grundlegender Deep‑Learning‑Modelle für Assets und Patienten.Aufbau und Training neuer produktionsreifer Algorithmen, die aus komplexen, hochdimensionalen Daten lernen und Muster erkennen, aus denen ML‑Modelle und Anwendungen entwickelt werden können.