Software Engineer (m/w/d) - Python / KI / Web-Services | Healthcare Startup
Entwickelt Python/Django-Features für eine Praxissoftware und integriert lokal laufende KI-Modelle für Dokumentenklassifikation und Extraktion.
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We are looking for a motivated and skilled ML Engineer to join our AI team.
Wir sind ein wachsendes PropTech-Startup aus Münster.
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Als Applied AI & Backend Engineer (m/w/d) entwickelst du unsere Plattform in zwei eng verbundenen Bereichen weiter: Backend Engineering und
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Warum dieser Job gelistet ist
Kernaufgabe ist Webentwicklung; die Integration lokaler KI-Modelle ist aber eine benannte Aufgabe und ein Anforderungsprofil (LLM/NLP), ohne das die Rolle unvollständig wäre.. Prüfverfahren ansehen
Du bist in der Kernproduktentwicklung zu Hause: Du setzt Features um, löst technische Probleme und arbeitest eng mit Produkt und Team zusammen. Neue Features und Verbesserungen in unserem Kernprodukt entwickeln, schwerpunktmäßig in Python/Django, von der Umsetzung über Tests bis zum Deployment Lokale KI-Modelle in das Produkt integrieren und weiterentwickeln, z. B. für Dokumentenklassifikation, Extraktion und Textverarbeitung Web-Oberflächen mit JavaScript und Bootstrap umsetzen und benutzerfreundlich gestalten In agilen Abläufen mitarbeiten:
gemeinsam verfeinern, Aufwände einschätzen, Code Reviews geben und erhalten Automatisierte Tests schreiben und zur Stabilität von Releases beitragen (Azure DevOps CI, Git, Docker, PostgreSQL) Technische Ideen und Verbesserungsvorschläge einbringen, etwa beim Zusammenspiel von lokaler KI und Cloud-Komponenten Qualifikation Du hast Erfahrung in der Software-Entwicklung, idealerweise in einem Produkt- oder SaaS-Umfeld (Berufserfahrung, anspruchsvolle Projekte oder ein starkes Studium mit Praxisbezug) Du bist sicher in Python; Erfahrung mit Django oder einem vergleichbaren Web-Framework ist von Vorteil Du hast Grundlagen in der Web-Entwicklung (HTML, CSS, JavaScript) und arbeitest gern auch mal am Frontend Du bringst KI-Background mit, z. B. durch die Integration von LLMs, die Arbeit mit lokal laufenden Modellen, NLP- oder ML-Projekte Du kennst agiles Arbeiten (z. B.
Scrum oder Kanban) aus der Praxis Git, Docker und relationale Datenbanken (idealerweise PostgreSQL) sind dir vertraut Du arbeitest strukturiert, fragst nach, wenn etwas unklar ist, und kommunizierst offen im Team
Vergütung: Abhängig von Erfahrung; mit klarer Perspektive auf Gehaltsentwicklung nach den ersten 6 Monaten; zuzüglich einer variablen Beteiligung am Unternehmenserfolg. Flexibilität: 32–40 Stunden pro Woche möglich, auch als 4-Tage-Woche. Wir arbeiten eng im Team und sind im Schnitt 3–4 Tage pro Woche gemeinsam im Büro. Urlaub: 30 Tage (bei 5-Tage-Woche). Technik: Frei wählbare technische Ausstattung, mit der du effizient arbeiten kannst, sowie Mitsprache bei der Toolchain. Perspektive: Als Early Joiner hast du viel Gestaltungsspielraum, einen sichtbaren Beitrag und Entwicklungsmöglichkeiten in einem kleinen Team der eHealth-Branche. Standort: Gut erreichbarer Standort, mit Nähe zur Oldenburger Universität. Wenn du Teil eines ambitionierten Startup-Teams werden willst, dann bewirb dich gleich – Lebenslauf reicht. Klick einfach auf „Jetzt bewerben”. Bei Rückfragen wende dich gern an Christoph.
wurde 2024 gegründet, entstand aus der Forschung der Universität Göttingen und wird von Kunden so geschätzt, dass einige selbst zu Investoren wurden. Du entwickelst unser Kernprodukt mit und bringst KI dorthin, wo sie im Praxisalltag wirklich hilft. In einem kleinen, ambitionierten Team arbeitest du an Features, die Arztpraxen täglich nutzen, von der automatisierten Dokumentenverarbeitung bis zur Integration lokal laufender KI-Modelle.
Du schreibst sauberen, wartbaren Code, denkst Lösungen mit und siehst, wie deine Arbeit direkt beim Kunden ankommt. Du bekommst echten Gestaltungsspielraum, kurze Wege und die Möglichkeit, mit dem Wachstum von DOCMAiTE fachlich und persönlich mitzuwachsen.
DOCMAiTE gibt Arztpraxen Zeit zurück. Unsere lokale KI nimmt Praxisteams die tägliche Dokumenten- und Datenarbeit ab - damit mehr Zeit für Patient:innen bleibt und Behandlungsinformationen genau dann verfügbar sind, wenn sie gebraucht werden.
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Zur OriginalanzeigeModelle bauen, trainieren und verbessern: von klassischem Machine Learning über Computer Vision bis zum Feinschliff großer Sprachmodelle.