Sonja Adomeit // Machine-Learning Engineer
Raum zu wachsen: Wissenschaftliche Weiterentwicklung in einem flexiblen Arbeitsumfeld
Auszug
Unser erster Mitarbeiterbericht stammt von Sonja Adomeit, einer ehemaligen Ingenieurin für maschinelles Lernen in unserem Forschungs- und Entwicklungsteam.
Nachdem sie ihre Zeit bei RAYLYTIC im August 2022 beendet hat, hat sie an der Universität Heidelberg eine Promotion im Bereich Modelle für personalisierte Medizin angefangen.
Erfahre mehr über Sonjas Arbeit an einem Algorithmus für die automatische Analyse von Röntgenbildern im Rahmen ihrer Masterarbeit bei RAYLYTIC und ihre weitere Tätigkeit als Machine-Learning Engineer.
Einer der drei Kernwerte von RAYLYTIC ist „Das Team“, also die Mitarbeitenden, die das Fundament unseres Unternehmens bilden. Deshalb bieten wir unseren aktuellen und ehemaligen Mitarbeiter:innen eine Plattform, um ihre Erfahrungen bei RAYLYTIC in Form von Erfahrungsberichten zu teilen. Diese sollen einen Einblick in unsere Unternehmenskultur geben und aufzeigen, wie sich unsere Kolleginnen und Kollegen während ihrer Zeit bei uns beruflich sowie persönlich weiterentwickeln.
Wie würdest du deine Stelle bei RAYLYTIC beschreiben?
Ich habe bei RAYLYTIC im R&D-Team (Research and Development) meine Masterarbeit geschrieben und bin danach als Machine-Learning Engineer übernommen worden. Meine Aufgabe war es, einen Algorithmus zu entwickeln, der anhand von Röntgenaufnahmen der Wirbelsäule essentielle koronale Parameter bestimmen kann. Beispielsweise die Schulterbalance oder auch Cobb-Winkel bei Skoliose-Patient:innen.
Die akkurate Vermessung solcher Parameter ist vor und nach chirurgischen Eingriffen bei Skoliose-Patient:innen wichtig, um die Operation zu planen und einen Vorher-Nachher-Vergleich durchführen zu können.
Für dieses Projekt war Teamwork gefragt: Ich habe nicht nur eng mit meiner Abteilung, sondern auch mit zwei Ärzt:innen zusammen gearbeitet. Die Performance des Algorithmus haben wir getestet, indem wir sie mit Messungen von menschlichen Expert:innen verglichen haben. Die Übereinstimmungen sind so gut, dass wir erfolgreich Abstracts bei renommierten Kongressen eingereicht haben, auf denen wir die Ergebnisse dieses Jahr (2022) präsentieren werden.
Was hast du vor RAYLYTIC getan?
Ich habe an der HTWG Konstanz im Masterstudiengang Business Information Technology, M.Sc., studiert. Als Werkstudentin hatte ich vor meiner Zeit bei RAYLYTIC verschiedene Anstellungen im Business Bereich.
Beispielhafter Arbeitsablauf des von Sonja und dem RAYLYTIC R&D-Team entwickelten Algorithmus zur automatischen Berechnung von wichtigen Messungen bei der Behandlung und Diagnose von Skoliose.
Was hast du während deiner Zeit hier am meisten geschätzt?
Das wissenschaftliche Arbeiten und die Flexibilität der Firma: Ich durfte an der Erstellung wissenschaftlicher Arbeiten mitwirken und während der gesamten Zeit bei RAYLYTIC von zu Hause arbeiten.
Wie war dein Bewerbungsprozess?
Nachdem ich eine Woche für eine Coding-Challenge Zeit hatte, in der ich grundlegende Kenntnisse im Software-Engineering und Machine Learning Bereich zeigen musste, hatte ich ein Personalgespräch mit HR und ein zweites mit dem Fachbereich.
Gründe warum ich jetzt wechsle.
Mir hat sich die Gelegenheit geboten, als Doktorandin an der Universität Heidelberg noch tiefer in den Wissenschaftsbereich einzusteigen, deshalb verlasse ich RAYLYTIC.
Was sind die Gründe, warum sich ein/eine Bewerber:in für RAYLYTIC entscheiden sollte?
RAYLYTIC ist ein Tech-Unternehmen in der Gesundheitsbranche, ist also ganz vorne mit dabei, den Healthcare-Sektor zu digitalisieren und hilft so letztendlich Patient:innen auf ihrem Weg zur Genesung.
Das Team ist sehr jung und divers, was ich während meiner Zeit bei RAYLYTIC sehr geschätzt habe. Ein absoluter Pluspunkt für mich persönlich war, dass ich von Anfang an remote arbeiten durfte, also nicht umziehen musste. Das hat es mir erleichtert, mich bei einer Firma in einer fremden Stadt zu bewerben. Außerdem war das Arbeiten während der Corona-Pandemie so sehr viel sicherer.
Dass RAYLYTIC auch unabhängig von Corona vollständig remotes Arbeiten anbietet, zeigt mir, wie groß die Wertschätzung und das Vertrauen den Mitarbeitenden gegenüber ist.