Fürst Medisinsk Laboratorium søker utvikler med god maskinlærings-kompetanse

Fürst er landets største medisinske laboratorium. Laboratoriet har i overkant av 400 ansatte og utførte i 2023 over 35 millioner analyser for fastleger og spesialister ved legekontor over hele landet.

Selskapet holder til i moderne lokaler på Furuset i Oslo og kjennetegnes ved en betydelig satsing på moderne teknologi.

Fürst Medisinsk Laboratorium søker etter utvikler med god maskinlæringskompetanse for å bygge nye og innovative løsninger basert på Fürsts solide medisinske fagkunnskap og store mengder med strukturerte helsedata.

Fürst har lang tradisjon for å satse på høy kompetanse innen teknologi internt, i tillegg til vår tunge medisinske kompetanse. IT-avdelingen hos Fürst består i dag av ca. 30 dyktige medarbeidere, hvor du vil bli en del av en vedvarende satsning på maskinlæring og dataanalyse.

Fürst IT bygger løsninger for hele verdikjeden fra prøvene blir tatt på fastlegens kontor, til prøveresultat foreligger i både legekontorenes systemer og for pasientene på nett. Kjeden starter med elektronisk rekvirering av prøver, via analysering i laboratoriet (både robotisert og manuell produksjon) og diagnostikk av våre interne leger, og ender med tilgjengeliggjøring av prøvesvarene gjennom ulike integrasjoner mot legekontor og i vår nettportal. I dette bildet ligger det store muligheter for å bruke maskinlæring og dataanalyse for å effektivisere og optimalisere prosessene, eksempelvis gjennom bedre og raskere diagnostikk, beslutningsstøtte for interne og eksterne leger og deteksjon av anomaliteter under analysering.

Du vil du ta del i et lite men dyktig team som jobber med maskinlæring og dataanalyse. Teamet jobber med ulike medisinske problemstillinger og flere typer helsedata. Vi har som mål å forbedre pasienters helse og legers hverdag gjennom innovative maskinlæringsløsninger. Stillingen rapporterer til IT-direktør.

Arbeidsoppgaver

• Integrere maskinlæringsmodeller og -løsninger med resten av systemporteføljen via en tjenestebasert arkitektur
• Utvikle løsninger basert på maskinlæring som bidrar til å forbedre diagnostikk og effektivisere prosesser
• Delta i diskusjoner med medisinsk fagpersonell rundt muligheter og bruksområder for denne typen teknologi
• Være med på å ta strategiske og teknologiske veivalg som del av et team med høyt kompetente medarbeidere

Nødvendige kvalifikasjoner

• Høyere utdannelse innen informatikk (maskinlæring, programmering, eller lignende) fra høyskole/universitet; dokumentert erfaring kan erstatte formelt kompetansekrav
• Evne til, og gjerne erfaring med, å omsette ideer til praktisk fungerende løsninger
• Sterke programmeringskunnskaper innen f.eks. Python, C#, TypeScript eller lignende
• Erfaring med å utvikle og integrere maskinlæringsløsninger
• Gode engelskkunnskaper, og forståelse for norsk skriftlig og muntlig

Teller positivt

• Erfaring med andre programmeringsspråk/teknologier som Git, Java, SQL, continuous integration/deployment, DevOps, virtualisering, Linux, Windows
• Forståelse for og erfaring med "on-prem"-løsninger
• Kunnskap innen matematikk og statistikk
• Erfaring med typiske relevante pakker for Python som Scikit-learn, PyTorch, NumPy, Pandas
• Gode kommunikasjonsevner både skriftlig og muntlig

Personlige egenskaper

• Du er en hyggelig og omgjengelig person
• Du er strukturert, nøye og kvalitetsbevisst
• Du har evnen til å sette deg fort inn i nye oppgaver og løsninger
• Du trives godt med å jobbe selvstendig, men kan også jobbe i et team

Fürst tilbyr et et godt og sterkt fagmiljø og et godt arbeidsmiljø med høy aktivitet og produktivitet. Du får faglig oppdatering gjennom kurs og konferanser. Vi har konkurransedyktige betingelser og gode forsikringsordninger. Fleksibel arbeidstid.

Arbeidssted vil være ved laboratoriets hovedkontor på Furuset i Oslo.

For mer informasjon, ta kontakt med Hanna Kaupang (481 72 822) eller Arnt Molvig (934 40 805) i Compass Human Resources.

CV og søknad sendes inn via søknadsknappen. I henhold til GDPR ber vi deg om å ikke sende personopplysninger direkte til kontaktpersonene.