Software Entwickler:in für Software als Medical Device (befristet, vorzugsweise 40% für 9 Monate, Option auf Verlängerung)

Das Universitätsspital Zürich ist eines der grössten Spitäler in der Schweiz. Unsere über 8'600 Mitarbeitenden und rund 700 Auszubildende setzen sich täglich für das Wohl unserer Patient:innen ein. • Dokumentation der bestehenden Software und Infrastruktur gemäss IEC 62304 • Refactoring des existierenden Codes • Erstellung und Implementation von Testspezifikationen und Testfällen (Unit Tests, Integration Tests etc.) • Dokumentation von User Requirements Sie werden dabei von unserer Qualitäts-Managerin und einer erfahrenen Software-Entwicklerin unterstützt. Sie arbeiten gerne in einem innovativen und interdisziplinären Umfeld. Qualität und sauberes Arbeiten sind Ihnen wichtig. Sie haben bereits Erfahrung in der Software Entwicklung nach IEC 62304 oder ähnlichen Qualitätsanforderungen. Ausserdem: • Abgeschlossene Lehre in Informatik und/oder technisches Studium (FH/HF, Uni, ETH) • Mindestens zwei Jahre Berufserfahrung als Software Entwickler:in mit React, Redux und Typescript • Erfahrung in der Erstellung von Unit Tests und Integration Tests • Ausgeprägtes Qualitätsbewusstsein • Die Fähigkeit zu effizientem und selbständigem Arbeiten • Sehr gute Deutsch und Englisch Kenntnisse • Von Vorteil: Erfahrung mit Java und/oder Python oder in der Entwicklung von Software as Medical Device Die Stelle ist befristet, die Länge der Anstellung hängt vom gewünschten Arbeitspensum und Startdatum ab (idealerweise 40% für 9 Monate – mit Option auf Verlängerung, das Pensum ist jedoch verhandelbar zwischen 40-80%). Bewerbungen von Teilzeit-Arbeitnehmenden sowie Studierenden sind ausdrücklich erwünscht. Wir bieten flexible Arbeitszeiten und die Option auf Home-Office an. Starttermin wäre ab sofort oder nach Vereinbarung. KI-basierte Systeme haben das Potenzial, medizinisches Personal zu entlasten und die Patientenbehandlung zu verbessern. Die Neurochirurgische Intensivstation am Universitätsspital Zürich ist Vorreiter in der Forschung auf diesem Gebiet. Auf der Grundlage von Billionen von Datenpunkten werden Modelle entwickelt, die Komplikationen bei schwerkranken Patienten vorhersagen können und dabei helfen können, neue Erkenntnisse in der Patientenversorgung zu gewinnen.