PhysioNet-Teilnehmer/-in (Biomedizinische Signalverarbeitung & ML)

$60–$120/Stunde USDmicro1Arbeitsort: Weltweit, vollständig remoteRemoteNur ausgewählte Länder

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Auf einen Blick

Sie erstellen und lösen anspruchsvolle Probleme der biomedizinischen Signalverarbeitung und des maschinellen Lernens mit Referenzlösungen in Python, MATLAB oder ähnlichem, um KI-Systeme zu verbessern. Sie benötigen direkte Erfahrung mit physiologischen Signalen; die Teilnahme an einer PhysioNet Challenge oder einem vergleichbaren Wettbewerb ist bevorzugt.

Von KI aus der Originalanzeige zusammengefasst.

  • Remote · Freiberufliche Tätigkeit · Etwa 15 Stunden pro Woche
  • Offen für Bewerber aus 58 Ländern, darunter Vereinigte Staaten, Vereinigtes Königreich, Kanada
  • Das obere Ende der Spanne ($120/Stunde USD) liegt deutlich über den typischen $68/Stunde USD für ähnliche Stellen auf micro1 Zum Vergütungsvergleich ↓
  • Veröffentlicht am 16. Okt. 2026 · 50 offene Plätze angegeben

Über die Stelle

Rollenbezeichnung: PhysioNet-Teilnehmer/-in (Biomedizinische Signalverarbeitung & ML)

Vergütung: $60–$120/Stunde

Standort: Weltweit, vollständig remote

Art der Tätigkeit: Freiberuflich (ca. 15 Stunden pro Woche)

Zeitplan: Flexibel – Sie wählen die Stunden und Tage, an denen Sie arbeiten, auf Wunsch auch am Wochenende

micro1 beauftragt Spezialistinnen und Spezialisten mit Erfahrung in der PhysioNet Challenge oder vergleichbaren Wettbewerben zu biomedizinischer Signalverarbeitung und maschinellem Lernen. In dieser Rolle setzen Sie Ihre Expertise in wissenschaftlicher Programmierung, Signalverarbeitung und Modellierung ein, um fortgeschrittene technische Probleme zu erstellen, zu lösen und zu bewerten, die dazu beitragen, KI-Systeme der nächsten Generation zu verbessern.

Wir suchen Menschen, die direkt mit physiologischen Signalen gearbeitet haben und verrauschte, reale Daten in eine stringente und reproduzierbare Analyse überführen können. Starke Bewerbende können die von ihnen entwickelten Methoden, die durchgeführten Experimente, die von ihnen persönlich verantworteten technischen Entscheidungen und die Validierung ihrer Ergebnisse erläutern. Vorherige Erfahrung mit KI-Trainingsprojekten ist nicht erforderlich.

Arbeitsumfang

  • Erstellen Sie technisch stringente, in sich geschlossene Probleme zu biomedizinischen Signalen, Zeitreihendaten, Signalverarbeitung und maschinellem Lernen.
  • Entwickeln Sie klare Referenzlösungen mit Python, MATLAB oder einer anderen geeigneten Umgebung für wissenschaftliches Rechnen.
  • Arbeiten Sie an Aufgaben zu Signal-Preprocessing, Filterung, Segmentierung, Merkmalsextraktion, Repräsentationslernen, Klassifikation oder Prognose.

Wünschenswerte Qualifikationen

  • Teilnahme an einer PhysioNet/Computing-in-Cardiology-Challenge oder einem vergleichbaren Wettbewerb zu biomedizinischer Signalverarbeitung oder wissenschaftlichem maschinellem Lernen.
  • Starke Wettbewerbsergebnisse und Nachweise eines substanziellen persönlichen technischen Beitrags.
  • Öffentlich einsehbarer Nachweis Ihrer Arbeit durch ein offizielles Teamergebnis, einen Konferenzbeitrag, einen technischen Bericht, ein Open-Source-Repository oder einen bedeutenden Code-Beitrag.
  • Praktische Erfahrung mit physiologischen Signalen wie EKG, EEG, PPG, EMG, Atemsignalen, Polysomnographie oder anderen klinischen Zeitreihendaten.

Ablauf

  • Bewerben Sie sich auf die Rolle und beantworten Sie die Screening-Fragen.
  • Absolvieren Sie ein KI-Interview von etwa 30 Minuten.
  • Durchlaufen Sie die Prüfung durch die Einstellungsverantwortlichen.

Vergütungsstruktur

Die Vergütung richtet sich nach dem Ergebnis. Expertinnen und Experten werden pro Aufgabe bezahlt, die die Projektvorgaben erfüllt. Der Zeitaufwand pro Aufgabe kann je nach Erfahrung und Arbeitsweise der Expertin bzw. des Experten variieren.

Es gelten Mindestanforderungen an die Einreichungen.

Startzeitplan & Verfügbarkeit

  • Wir besetzen Rollen in der Regel innerhalb von 48 Stunden und suchen Expertinnen und Experten, die sofort beginnen können. Bei Auswahl wird von Ihnen erwartet, dass Sie Ihre erste Aufgabe innerhalb von 24–48 Stunden nach Abschluss des Onboardings beginnen.

Fähigkeiten

BiotechnologieBiologieMaschinelles Lernen
Bewerberländer
Nur ausgewählte Länder

Zugelassene Länder: Bangladesch, Sonderverwaltungsregion Hongkong, Indien, Indonesien, Japan.

53 weitere

Kasachstan, Kirgisistan, Malaysia, Pakistan, Philippinen, Singapur, Sri Lanka, Taiwan, Thailand, Usbekistan, Vietnam, Österreich, Belarus, Belgien, Dänemark, Frankreich, Deutschland, Griechenland, Italien, Niederlande, Portugal, Russland, Spanien, Schweiz, Vereinigtes Königreich, Argentinien, Brasilien, Chile, Kolumbien, Mexiko, Peru, Algerien, Bahrain, Ägypten, Irak, Jordanien, Kuwait, Libanon, Libyen, Marokko, Oman, Palästinensische Autonomiegebiete, Katar, Saudi-Arabien, Tunesien, Vereinigte Arabische Emirate, Vereinigte Staaten, Kanada, Nigeria, Kenia, Südafrika, Ghana, Äthiopien

Gemeldete offene Stellen
50
Arbeitsmodell
Remote
Angegebener Arbeitsort
Weltweit, vollständig remote
Ursprünglich veröffentlicht
2026-10-16
Zuletzt geprüft

So schneidet diese Vergütung ab

Ingenieurwesen: typischer Stundensatz auf jeder Plattform, November 2026.

Diese Stelle $60–$120/Stunde USDTypisch bei micro1 $68/Stunde USDTypisch über alle Plattformen $80/Stunde USD

  • micro1Diese Plattform$68/Stunde USD71 StellenMittlere Hälfte der Stellen: $40–$93/Stunde USD
  • Mercor$80/Stunde USD35 StellenMittlere Hälfte der Stellen: $60–$90/Stunde USD
  • Meridial$37/Stunde USD14 StellenMittlere Hälfte der Stellen: $36–$37/Stunde USD
  • SME Careers$100/Stunde USD17 StellenMittlere Hälfte der Stellen: $45–$105/Stunde USD
  • Handshake AI$85/Stunde USD64 StellenMittlere Hälfte der Stellen: $80–$96/Stunde USD
  • Alpheva$175/Stunde USD26 StellenMittlere Hälfte der Stellen: $118–$204/Stunde USD
  • Anyone AI$40/Stunde USD8 StellenMittlere Hälfte der Stellen: $40–$45/Stunde USD

Basierend auf 235 stundenweise bezahlten Stellen, gelistet im November 2026. Aufgaben- und Projektsätze sind nicht enthalten. Jede Plattform legt ihre Vergütung selbst fest.

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