Bij Johnson & Johnson gebruiken we technologie en de kracht van samenwerking om nieuwe manieren te ontdekken om 's werelds grootste ’uitdagingen in de gezondheidszorg te voorkomen en te overwinnen. Onze teams voor Corporate, Consumer Health, Medical Devices en Pharmaceutical maken gebruik van gegevens, real-world inzichten en creatieve geesten om levensveranderende producten en medicijnen voor de gezondheidszorg te maken. We verstoren verouderde ecosystemen in de gezondheidszorg en doordrenken ze met transformatieve ideeën om mensen te helpen gedijen in elke fase van hun leven. Met een bereik van meer dan een miljard mensen per dag, is er’geen limiet aan de impact die u hier kunt maken. Bent u klaar om de gezondheidszorg opnieuw vorm te geven? Hier zullen uw carrièredoorbraken de toekomst van gezondheid op de beste manieren veranderen. En jij’zal ook veranderen. Je’zal geïnspireerd worden, en je’zal mensen over de hele wereld inspireren om te veranderen hoe ze voor zichzelf en hun dierbaren zorgen. Vergroot uw impact. Doe mee! Auris Health, Inc., onderdeel van de Johnson & Johnson-familie van bedrijven, herdefinieert medische interventies. Door vooruitgang in medische robotica, instrumentatie, navigatie en datawetenschap te combineren, bouwt Auris intelligentieplatforms die de toepasbaarheid van robotica kunnen uitbreiden naar een nieuw spectrum van medische procedures. AI-team bij Auris Health. Als stagiair werk je nauw samen met andere ML-ingenieurs, onderzoekswetenschappers en software-ingenieurs in het Algorithms/AI-team om nieuwe oplossingen te ontwikkelen op het gebied van machine learning, computervisie en robotnavigatie. Dit is een geweldige kans om je vaardigheden te ontwikkelen bij het oplossen van spannende problemen en om bij te dragen aan de technologieontwikkeling voor de volgende generatie robotbronchoscopieplatforms. Kerntaakverantwoordelijkheden:Ontwikkeling, implementatie en testen van algoritmen voor machine learning, lokalisatie en computervisie met multimodale datasets voor chirurgische vaardigheden en workflowherkenning Ontwerp, ontwikkeling en extractie van prestatiestatistieken voor geautomatiseerde analyse van robotbronchoscopiegegevens Ontwikkeling van nieuwe multimodale klinische datasets en implementatie van nieuwe dataverwerkingsarchitecturen Experimentontwerp, testen en analyse van de prestaties van machine learning-algoritmen en vergelijking tussen verschillende algoritmen Integratie van nieuwe algoritmen in bestaande en toekomstige data- en machine learning-pipelines Nauw samenwerken met andere onderzoekswetenschappers , ML-ingenieurs en SW-ingenieurs om oplossingen om te zetten in Auris-producten en -toepassingen Kwalificaties PhD-kandidaat of masterdiploma in computerwetenschappen, elektrotechniek, biomedische technologie of gelijkwaardig Ervaring en begrip van ultramoderne lokalisatie, robot- en computer vision een Igorithms en statistische modellen voor data-analyse Praktische ervaring met machine learning/deep learning frameworks (bijv. PyTorch, Tensorflow) Ervaring in pro