Roent

De la señal cruda al análisis. Buscamos ingenieros para construirlo.

Estamos armando el motor que toma el ECG crudo de un Holter y lo convierte en detección de latidos, arritmias y variabilidad. Buscamos gente para construirlo con nosotros desde temprano.

DSPMachine learningSeries temporalesDatos médicosProducto de cero

Qué estamos construyendo

Un pipeline completo, de electrodo a reporte

Un Holter graba 24 a 48 horas de ECG. Hoy buena parte de ese análisis se hace con software viejo o se revisa a mano. Nosotros estamos construyendo la cadena entera: adquisición, filtrado, detección del complejo QRS, clasificación de latidos y el reporte que lee el médico. Procesamiento de señal más un clasificador propio.

01
Adquisición
Electrodos, muestreo, A/D
02
Acondicionamiento
Filtros, notch, deriva
03
Detección
Pan-Tompkins, ondas R
04
Clasificación
Latidos, arritmias, HRV

Los roles

Lo que hace falta para construirlo

Estos son los ejes que necesitamos cubrir. Si cubrís partes de varios, mejor todavía.

Rol 1

Ingeniería de señal + ML

El corazón técnico del producto: convertir voltaje ruidoso en latidos limpios y después clasificarlos. Desde el filtro hasta el modelo.

Stack
PythonNumPy · SciPyProcesamiento de señalesPyTorchCNN 1D · series temporalesNeuroKit2 · wfdb
Deseable
MIT-BIH · PTB-XL · PhysioNetValidación inter-pacienteDatos biomédicos
Rol 2

Full-stack + producto

Todo lo que rodea al motor: visualizar señal a alta densidad, mover grabaciones largas, y construir la interfaz donde el médico trabaja.

Stack
TypeScript · ReactCanvas · WebGL · D3Python (FastAPI) o NodePostgreSQL · TimescaleDBAWS o GCP
Deseable
Visualización de señalSoftware médico · IEC 62304Infra de datos

Cómo aplicar

Hablemos

Mandanos un repo, una demo o un proyecto propio, y contanos qué rol te interesa.