Warum Outstaffing?
• Sofortige Verfügbarkeit: Keine monatelange Suche nach Onkologie-Nischenkompetenz.
• Kalkulierbare Kosten: Sie zahlen nur für produktive Stunden – ohne Recruiting-Gebühren, Büro oder Benefits.
• Erprobte Qualität: Jeder C++-Engineer wurde auf Dosisberechnung, Bild-Rekonstruktion und regulatorische Standards geprüft.
• Skalierbarkeit: Teamgrößen lassen sich monatlich an Projektphasen anpassen.
• Risikominimierung: Austausch bei Fehl-Match innerhalb von 7 Tagen.
12 Gründe für Outstaffing
Kundenstimmen
Emily Carter
CTO
MedCore Analytics
Michael Rodgers
Engineering Manager
Radiant Imaging Inc.
Sarah Mitchell
Quality Lead
OncoSoft Solutions
Daniel Clark
VP Engineering
CancerTech Labs
Jessica Lee
Product Owner
TheraPlan Health
Robert Hughes
Chief Scientist
VisionMed Corp.
Branchen, die profitieren
Kliniken & Krankenhäuser
Strahlentherapie-Zentren
MedTech-Hersteller
Pharma-Forschung
Bildgebende Diagnostik
Health-IT-Start-ups
Universitätskliniken
Versicherungen
Forschungseinrichtungen
Software für onkologische Behandlungsplanung – Case Studies
Adaptive Dose-Engine für Großklinik
Client: Universitätsklinikum mit 1 200 Betten.
Challenge: Die vorhandene Software für onkologische Behandlungsplanung erreichte bei komplexen Volumen kein Echtzeit-Feedback.
Solution: Ein aus zwei augmentierten C++-Senioren bestehendes Team erweiterte die Engine um GPU-basierte Monte-Carlo-Berechnungen; Integration erfolgte mittels CI/CD-Pipelines.
Result: 53 % geringere Berechnungszeit und Freigabe des Release in nur acht Wochen.
Regulatory-Upgrade eines MedTech-Start-ups
Client: Seed-finanziertes Start-up für mobile Strahlentherapie.
Challenge: FDA-Audit drohte zu scheitern, da die Software für onkologische Behandlungsplanung nicht IEC 62304-konform war.
Solution: Drei Smartbrain-C++-Entwickler implementierten dokumentierte Safety-Layer und Unit-Tests in nur sechs Sprints.
Result: Audit-Bemerkungen um 81 % reduziert, Zulassung gesichert, Investorentranche freigegeben.
Legacy-Modernisierung bei Radiologie-ISV
Client: Mittelständischer Softwareanbieter (150 MA).
Challenge: Monolithisches C 89-System für Software für onkologische Behandlungsplanung verursachte 27 % Absturzrate.
Solution: Vier ausgelagerte C++17-Spezialisten modularisierten Code, setzten Clang-Static-Analysis und automatisierte Tests ein.
Result: Crash-Rate auf 0,8 % gesenkt, Build-Zeit halbiert, Kunden-NPS +18.
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