In dem Projekt geht es darum, eine optimale Zuordnung von klassifizierten Patienten zu einer Reihe verschiedener medizinischer Versorgungsressourcen zu finden, die durch deren aktuelle und erwartete Verfügbarkeit eingeschränkt sind. Der Prozess der Erfassung der Verfügbarkeitsdaten medizinischer Versorgungsressourcen muss dabei selbst als stochastischer Prozess modelliert werden.
Sie werden in einem innovativen Team von internationalen Wissenschaftlern und Ingenieuren arbeiten, die modernste Techniken des maschinellen Lernens und der Statistik einsetzen, um eine selbstlernende KI-Engine zu entwickeln, die das System der medizinischen Notfallversorgung in verschiedenen Ländern verbessert. Es wird von Ihnen erwartet, dass Sie selbstständig arbeiten und Ihre eigenen Ideen in das Projekt einbringen. Sie sollten auch stark daran interessiert sein, mit anderen Forschern in Wirtschaft und Wissenschaft in Kontakt zu bleiben, um sicherzustellen, dass Ihre eigenen mathematischen Forschungsprojekte immer auf dem neuesten Stand sind.
1. Mindestqualifikationen:
B.Sc. & M.Sc. in Mathematik
Solide Ausbildung in Stochastischer Analyse, Statistik, Linearer & Kombinatorischer Optimierung
Gute Programmierkenntnisse in Python/R/Matlab
Ausgeprägte analytische Fähigkeiten und Problemlösungskompetenz
Gute kommunikative, erklärende und präsentierende Fähigkeiten
Mindestens 2 Jahre Berufserfahrung in einem KI-Startup
2. bevorzugte Qualifikationen:
Promotion in Mathematik oder Statistik
Arbeitserfahrung in mehr als einem KI-Startup
