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# Tech Co-Founder - Signalverarbeitung und Embedded Machine Learning

- **Company:** 5oceans natural goods GmbH
- **Location:** Germany (Remote available)
- **Salary:** €44,743.0 - €91,770.0
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Data Analysis, Audio Signal Processing, Health Informatics, Firmware, Python (Programming Language), Machine Learning, Raw Data, Sensor Fusion, Signal Processing, Model-Driven Development
- **Published:** September 1, 2026
- **Apply:** https://de.indeed.com/viewjob?jk=e19efa330dc8855a

## About the Role

* Praktische Erfahrung in der Biosignalverarbeitung einschließlich Filterung, Artefaktbehandlung und Ableitung von Kennwerten wie der Herzratenvariabilität
 * Embedded Signal Processing unter engen Ressourcenbeschränkungen
 * Erfahrung mit Modellquantisierung und dem Abwägen zwischen Kompression und Genauigkeit
 * Fundierte Programmierkenntnisse in Python oder einer vergleichbaren Umgebung für Datenanalyse
 * Grundlegende Hardwareerfahrung, ausreichend für eigenständiges Testen auf realer Hardware
 * Sicherer Umgang mit Rohdaten
 * Wir erwarten nicht, dass alle Punkte vollständig abgedeckt sind. Entscheidend sind eine belastbare Grundlage in der Signalverarbeitung und die Bereitschaft, sich in die übrigen Bereiche einzuarbeiten.

## Description

Wir arbeiten an der Verständigung zwischen Hund und Mensch. Unser Halsband misst Vitalparameter wie Herz- und Atemfrequenz kontinuierlich durch das Fell hindurch und übersetzt sie per KI in verständliche Aussagen darüber, wie es dem Hund gerade geht. Wir sind ein Gründerteam aus München mit Erfahrung aus dem Aufbau von Konsumgüter-Startups. Die Elektronikentwicklung läuft mit einem etablierten Hardwarepartner und der erste Prototyp ist in Arbeit. Für die Datenseite suchen wir nun eine dritte Person im Gründerteam., * Architektur der Sensorfusion über mehrere Kanäle (IMU, PPG, Biopotential etc.)

 * Signalaufbereitung und Behandlung von Bewegungsartefakten in Echtzeit
 * Feature-Extraktion und Modellentwicklung
 * Quantisierung und Optimierung für das Embedded-Target
 * Validierung gegen die klinische Referenz
 * Enge Abstimmung mit dem Hardwarepartner an der Schnittstelle zwischen Firmware und Algorithmik