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Machine Learning Researcher

nyra health

  • Österreich, Wien
  • Full-time
  • Home office possible
  • Hybrid

Tasks

  • Speech and Language Models: Entwicklung und Verbesserung von Modellen für neurologische Spracherkennung, Aussprachebeurteilung und Phonem-Analyse auf Basis proprietärer Modelle
  • Clinical AI: Forschung und Prototyping von Modellen für Therapieinhalts-Generierung, Patientenfortschritts-Vorhersage und klinische Entscheidungsunterstützung
  • Multimodale Ansätze: Erkundung von Kombinationen aus Sprache, Text und Verhaltenssignalen zur Entwicklung umfassenderer Modelle der Patientengenessung
  • Data Pipeline und Evaluation: Gestaltung von Evaluierungs-Frameworks, Aufbau von Trainings-Pipelines und Etablierung rigoroser Benchmarks für Modellleistung in klinischen Kontexten
  • Publikation und Zusammenarbeit: Beitrag zu wissenschaftlichen Publikationen und Zusammenarbeit mit akademischen Partnern an Forschungsprojekten
  • Production Integration: Zusammenarbeit mit Engineering zur Bereitstellung von Modellen im Production Stack – Sicherstellung zuverlässiger Ausführung im großen Maßstab on-device und in der Cloud
  • Research Direction: Mitgestaltung der ML-Forschungs-Roadmap von nyra und Identifikation hochimpaktiger Chancen an der Schnittstelle von KI und neurologischer Rehabilitation

profile

  • AI-native Workflow: Tägliche Nutzung von KI-Tools wie Claude Code, Cursor, Copilot oder ähnlich – nicht als Neuheit, sondern als Standard-Arbeitsweise
  • Multi-Agent Fluency: Komfort bei der Orchestrierung mehrerer KI-Agenten, Prompt-Verkettung und Aufbau von Workflows, bei denen KI die schwere Arbeit leistet
  • Tooling Mindset: Aktive Gestaltung der eigenen Entwicklungsumgebung – Custom Scripts, Automation, MCP Server, CLI Tools
  • ML Research Experience: MSc oder PhD (oder gleichwertige praktische Erfahrung) in Machine Learning, Sprachverarbeitung, NLP oder verwandten Feldern
  • Speech and Audio Expertise: Starker Hintergrund in Spracherkennung, Sprachsynthese, Audioverarbeitung oder verwandten Bereichen (Erfahrung mit Whisper, wav2vec, HuBERT oder ähnlichen Architekturen)
  • Deep Learning Proficiency: Praktische Erfahrung mit PyTorch, Modelltraining im großen Maßstab und modernen Trainingstechniken (LoRA, RLHF, Distillation, etc.)
  • Research Rigor: Track Record von Publikationen, Open-Source-Beiträgen oder dokumentierten Forschungsprojekten
  • Engineering Skills: Fähigkeit, sauberen, produktionsreifen Python-Code zu schreiben – nicht nur Notebooks
  • Evaluation Mindset: Erfahrung in der Gestaltung von Experimenten, Definition von Metriken und Ableitung gültiger Schlussfolgerungen aus Daten
  • Wissenschaftliche Rigorosität: Sorgfalt bei korrekter Durchführung – angemessene Evaluation, Reproduzierbarkeit und ehrliche Bewertung
  • Impact-Orientierung: Motivation durch Modelle, die ausgeliefert werden und einen Unterschied machen
  • Neugier und Zusammenarbeit: Freude an der Zusammenarbeit mit Klinikern, Therapeuten und Produktteams
  • Selbstgelenkt: Fähigkeit, vielversprechende Forschungsrichtungen zu identifizieren und Projekte mit minimaler Anleitung voranzutreiben
  • Leidenschaft für Sprache und Kommunikation: Faszination für die Schnittstelle von KI und menschlicher Kommunikation, besonders bei unterversorgten Populationen

We offer

  • Zugang zum weltweit größten beschrifteten Datensatz neurologischer Sprache
  • Schnell wachsendes Digital-Health-Startup mit internationaler Ambition
  • Direkte Zusammenarbeit mit den Gründern und funktionsübergreifenden Teams
  • Möglichkeit zur Publikation und Zusammenarbeit mit Top-Akademischen Institutionen
  • Verantwortung von Tag eins und greifbare Auswirkungen auf Patientenergebnisse
  • Transparente, direkte Kommunikations- und Feedback-Kultur
  • Attraktive Vergütung, Phantom Stock Options und Unternehmensleistungen (Wiener Linien Jahreskarte etc.)
  • Schönes Büro im 1. Bezirk Wiens mit regelmäßigen Team-Events

Machine Learning Researcher in Wien

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