Principal ML Scientist - Noninvasive Glucose Wearables

Liom ist ein Schweizer Health-Tech-Startup, das sich der Revolutionierung des Bereichs der personalisierten Gesundheitsüberwachung widmet. Unser Ziel ist es, das erste tragbare Gesundheitsgerät zur nicht-invasiven Überwachung von Glukose zu entwickeln. Wir werden unser tragbares Gerät 2028 als Verbraucherprodukt und anschließend als medizinisch zugelassenes Produkt in den USA auf den Markt bringen. Unser Team besteht aus über 30 Mitarbeitern, darunter mehr als 20 PhDs, mit tiefgreifender Expertise in Unternehmertum, Produktentwicklung sowie den erforderlichen Ingenieur- und Wissenschaftsdisziplinen. Wir arbeiten in unseren Laborräumlichkeiten in Pfäffikon SZ, Schweiz.

Was könnten Sie auf der Grundlage der Echtzeit- und nicht-invasiven Glukoseüberwachung aufbauen? Das ist es, worum es bei Liom geht, und wir wollen Apple dabei übertreffen. Maschinelles Lernen, personalisierte Gesundheit, prädiktive und präventive Medizin. Wenn diese Bereiche mit Ihnen resonieren, schließen Sie sich uns an, um an grundlegenden technologischen und wissenschaftlichen Herausforderungen bei Liom zu arbeiten. Wir sind ein Schweizer HealthTech-Unternehmen mit der Vision, modernste, reichhaltige und miniaturisierte Messverfahren zu nutzen, um eine Vielzahl von Vitalindikatoren kontinuierlich zu überwachen und daraus zu lernen, um chronischen Krankheiten vorzubeugen, Gesundheitsstile anzupassen und allgemein Ihre Gesundheit zu verbessern.

Mit unseren revolutionären, miniaturisierten und getesteten proprietären optischen Sensoren baut Liom eine hochmoderne Pipeline zur Generierung biomedizinischer Daten auf, um medizinisch hochwertige Algorithmen für maschinelles Lernen zu trainieren, die Glukose nicht-invasiv und transkutan aus spektralen Messungen ableiten. Um unsere Vision zu erreichen, besteht unser Team und unser Beratungsgremium aus weltweiten Experten, die von führenden akademischen Institutionen (ETH, EPFL, Columbia, Princeton, MIT, Stanford und Harvard) sowie Branchenführern (Baxter, Roche, Lonza) kommen. Wir suchen teamorientierte, talentierte, erfahrene, furchtlos neugierige und selbstmotivierte Fachleute, die einem A-Team von Machern beitreten möchten: Liom veröffentlicht bahnbrechende Ergebnisse zur kalibrationsfreien nicht-invasiven Glukoseüberwachung in JDST. Nach über 5 Jahren in der F&E-Phase sprinten wir in die Produktentwicklungsphase, um auf den Markt zu kommen. Daher bietet der Beitritt als einer der ersten 70 festen Mitarbeiter großartige Möglichkeiten für Wachstum in Verantwortung und Einfluss.

Verantwortlichkeiten

• Als Principal/Senior ML Scientist werden Sie computergestützte Lösungen für reale Probleme in unserem Bereich erforschen und gemeinsam entwickeln: eine kontinuierliche nicht-invasive Multi-Biomarker-Überwachungsuhr.
• Ihre Arbeit umfasst das Erwerben und kluge Kombinieren von tiefem multidisziplinärem Wissen (Biophotonik, Biomedizin, Mikrofluidik, Elektronik und Fertigung).

Ihr Profil

• Master-/PhD-Abschluss in Informatik, Statistik, angewandter Mathematik, Elektrotechnik, Operations Research, Biomedizintechnik oder einem verwandten technischen Bereich oder gleichwertige Erfahrung in der Algorithmusentwicklung.
• Nachweisbare Fähigkeit, wissenschaftliche Literatur effektiv zu verarbeiten, einschließlich interdisziplinärer Bereiche.
• Hohe Detailgenauigkeit und nachgewiesene Fähigkeit, mehrere konkurrierende Prioritäten zu managen und sich in einem dynamischen und manchmal unklaren Umfeld wohlzufühlen.
• Über 5 Jahre Erfahrung in der Programmierung von Software mit mindestens einer kompilierten und einer interpretierten Sprache wie Python, Julia, Java oder C++.
• Über 3 Jahre Erfahrung mit ML-Frameworks (z.B. Pytorch, Tensorflow, Jax), benutzerdefinierter Modellentwicklung und stochastischer Optimierung.
• Über 3 Jahre Erfahrung in der Industrie oder in einem angewandten Umfeld.
• Gründliches Verständnis der linearen Algebra, Wahrscheinlichkeitstheorie und Analysis, die der Methodik des maschinellen Lernens zugrunde liegen.

Die folgenden Qualifikationen sind von Vorteil:

• Erfahrung mit Transformer-Architekturen, selbstüberwachtem Lernen und Grundmodellen.
• Erfahrung mit dem Training und der Optimierung von Modellen für maschinelles Lernen mit Zeitreihendaten (z.B. Gesundheitsdaten, Audio, Video).
• Erfahrung in der Analyse von -Omics-Daten.
• Erfahrung in Optik oder Photonik.

WICHTIG: Wir können keine Arbeitsgenehmigungen für Nicht-EU/EFTA-Staatsangehörige für diese Rolle sponsern. Bewerbungen, die dieses Kriterium nicht erfüllen, werden automatisch abgelehnt.

Wir bieten

• Work/Life Balance: Arbeiten in einem wachsenden Health-Tech-Startup ist anspruchsvoll und unsere Ziele sind ehrgeizig, weshalb unser Team großen Wert auf die Work-Life-Balance legt.
• Diversity: Mit 18 Nationalitäten im Unternehmen streben wir an, ein diverses und spannendes Umfeld zu schaffen.
• Mentorship & Karrierewachstum: Unser Team engagiert sich dafür, neue Mitglieder zu unterstützen.
• Fantastisches Team: In dieser Rolle werden Sie von großartigen Kollegen umgeben sein, von denen Sie viel lernen können.

Unser Rekrutierungsprozess

• Einführungsvideoanruf
• Technisches Interview
• Vor-Ort-Interview