Descripción del trabajo

El Ingeniero de Procesamiento de Señales será un miembro clave del equipo encargado de procesar e interpretar todos los datos electrofisiológicos recogidos a través de EEG y MEG, para que puedan ser utilizados para alimentar los algoritmos propietarios que constituyen el núcleo de la tecnología de la empresa.

• Preprocesamiento de los datos de EEG (por ejemplo, importación de datos, eliminación de artefactos, filtrado de datos, reducción de la muestra, re referenciación, etc.).
• Implementación de algoritmos basados en la teoría para el diagnóstico de apoyo médico.
• Trabajo colaborativo con el resto del equipo para producir software listo para la producción.
• Capacidad para interactuar con profesionales de diferentes ámbitos (clínicos, neurocientíficos, psicólogos, etc.) con el fin de comprender, perfeccionar e implementar los requisitos para optimizar el procesamiento de señales.

Antecedentes y habilidades clave

• Máster en Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Biomédica, Informática o titulación equivalente en un campo similar.
• Experiencia demostrada en el procesamiento de señales.
• Conocimientos avanzados de programación en C++, Python y/o Matlab.
• Experiencia demostrada en procesamiento estadístico de señales y ciencia de datos.
• Conocimientos de ingeniería de software listos para la producción.
• Habilidades básicas de comunicación y trabajo en equipo.
• Capacidad para trabajar en un entorno de ritmo rápido.

Habilidades preferidas

• Doctorado en Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Biomédica, Informática o titulación equivalente en un campo similar.
• Experiencia trabajando con datos electrofisiológicos (EEG y MEG).
• Experiencia trabajando con hardware y software electrofisiológico (EEG y MEG).
• Experiencia en el desarrollo de algoritmos de aprendizaje automático.
• Experiencia en el desarrollo de software que haya sido posteriormente certificado como dispositivo médico. Conocimiento de la norma reglamentaria IEC 62304 para el desarrollo de software médico.
• Experiencia en el desarrollo de algoritmos que hayan alcanzado el estado de producción.