R&D Engineer — Biosignal Processing & Machine Learning | Neuro-Rehabilitation Technology
פורסם לפני 14 ימים · 0 מועמדים
התפקיד במילים פשוטות
התפקיד כולל פיתוח והסבה של אלגוריתמי מחקר למערכת זמן אמת יציבה המיועדת לסביבה קלינית ושיקומית עבור נפגעי שבץ. העבודה היומיומית משלבת עיבוד אותות פיזיולוגיים (כגון sEMG), פיתוח למידת מכונה (ML), אינטגרציה עם חומרת דגימה ותמיכה בניסויים במעבדה עם מטופלים. מדובר במשרת מהנדס/ת יחיד/ה בהיקף של 80% האחראי/ת על הפן ההנדסי והמוצרי מקצה לקצה.
- B.Sc./M.Sc. in Electrical/Biomedical Engineering or a related field
- 3+ years of hands-on experience
- Strong background in physiological signal processing (EMG/EEG/ECG or similar): filtering, artifact handling, feature extraction on noisy real-world data
- Practical machine-learning skills suited to small clinical datasets (rigorous validation, classical ML)
- Proven track record of taking research code or a prototype and shipping it as a reliable working system
חולץ מתיאור המשרה · מתעדכן אוטומטית
למי זה מתאים
התפקיד מתאים למהנדסי/ות חשמל או ביו-רפואה עם 3+ שנות ניסיון, רקע חזק בעיבוד אותות ביולוגיים (EMG/EEG/ECG), שליטה ב-Python וניסיון בהפיכת קוד מחקרי למערכת עובדת. פחות מתאים למי שמחפש לעסוק רק בדיפ לרנינג בקנה מידה גדול או למי שמעדיף לעבוד בצוות פיתוח גדול ללא מגע ישיר עם חומרה וסביבת מעבדה.
תיאור המשרה המלא
המשרה המקורית · נשמר לעיוןLooking for an R&D Engineer — Biosignal Processing & Machine Learning | Neuro-Rehabilitation Technology (80% position)
🧠 Want your code to help stroke survivors move again?
A research commercialization project at Ben-Gurion University of the Negev is developing a novel technology that detects movement intention from muscle electrical activity (surface EMG), aimed at transforming neuro-motor rehabilitation for stroke patients. The technology is moving from proven research results toward a real-world clinical system, backed by a competitive applied-research grant from the IIA — and we're looking for an experienced, hands-on engineer to own this transition.
What you'll do:
* Turn validated research algorithms into a robust real-time system that runs reliably in a clinical setting
* Automate the manual processes
* Integrate software with commercial HD-sEMG acquisition hardware
* Support experimental sessions with stroke patients in the lab, and iterate based on what you see in the field
* Be the engineering and product backbone of an early-stage effort: your decisions directly shape the product
What we're looking for:
* B.Sc./M.Sc. in Electrical/Biomedical or a related field, with 3+ years of hands-on experience
* Strong background in physiological signal processing (EMG/EEG/ECG or similar): filtering, artifact handling, feature extraction on noisy real-world data
* Practical machine-learning skills suited to small clinical datasets — rigorous validation, classical ML done right, not just large-scale deep learning
* Proven track record of taking research code or a prototype and shipping it as a reliable working system that others use
* Strong Python; comfort working with hardware SDKs and real-time data streams
* A usability mindset — you build things that survive contact with busy clinicians, not just things that work on your machine
* Independent and versatile: you'll be the sole engineer, moving between algorithms, integration, and lab work
Details
80% position with flexible arrangements
Hybrid: remote work combined with lab days at Ben-Gurion University, Beer Sheva and Adi Negev Hospital (Ofakim)
A rare chance to join a technology at the ground floor — startup-style ownership with strong research foundations, and real impact on patients' lives
Interested, or know someone who would be? Send a CV to keren.ludmir@gmail.com or reach out via DM.
#Hiring #SignalProcessing #MachineLearning #EMG #Neurotech #Rehabilitation #MedTech #RnD
שאלות על המשרה
- המשרה לא ציינה שכר. אנחנו מציגים שכר רק כשהמעסיק מפרסם אותו.
- היברידי
- B.Sc./M.Sc. in Electrical/Biomedical Engineering or a related field, 3+ years of hands-on experience, Strong background in physiological signal processing (EMG/EEG/ECG or similar): filtering, artifact handling, feature extraction on noisy real-world data, Practical machine-learning skills suited to small clinical datasets (rigorous validation, classical ML), Proven track record of taking research code or a prototype and shipping it as a reliable working system