Weekday (YC W21) е платформа за подбор на персонал, ориентирана към Индия, която работи в сферата на HR технологиите и SaaS. Тя съчетава инструменти, базирани на изкуствен интелект, с широка база данни от кандидати, за да помага на компаниите да откриват таланти и да се свързват с тях чрез проактивно достигане. Платформата поддържа комуникация по имейл, WhatsApp и телефон, като същевременно предоставя на кандидатите лесен начин да откриват и да кандидатстват за позиции.
Старши инженер по машинно обучение – дистанционна работа от Индия
Разработвайте системи за машинно обучение, LLM и множество AI агенти, насочени към здравеопазването, за клиент на Weekday. Създавайте сигурни AI услуги и бекенд инфраструктура, които подобряват работните процеси в здравеопазването.
Индия2 500 000 INR – 5 000 000 INR / година
ДистанционноПълен работен денСредно нивоСтаршиЗадължителен Език: английскиИнженер по машинно обучениеОписание
- Проектиране, внедряване, наблюдение и поддръжка на собствени модели за машинно обучение, LLM и AI системи с множество агенти за приложения в здравеопазването.
- Създаване на AI решения, които подобряват операциите, работните процеси, ефективността и предоставянето на услуги в здравеопазването.
- Персонализиране и фино настройване на LLM с отворен код и интегриране на корпоративни LLM платформи според изискванията на здравеопазването.
- Разработване на подходи за създаване на подсказвания, които подобряват работата на LLM при сложни случаи на употреба в здравеопазването.
- Изграждане на AI решения за предварително одобрение и други оперативни работни процеси в здравеопазването.
- Разработване на мащабируеми, сигурни и лесни за поддръжка Python микросървиси с FastAPI.
- Проектиране и внедряване на RESTful API и бекенд услуги за ML и AI приложения.
- Внедряване и оркестриране на услуги с Kubernetes с приоритет върху надеждността, мащабируемостта, сигурността и оперативната производителност.
- Използване на инфраструктурата на Google Cloud Platform за внедряване и управление на продукционни AI и ML работни натоварвания.
- Наблюдение на производителността на моделите и услугите и подобряване на надеждността, латентността, мащабируемостта и използването на ресурсите.
- Проучване на нововъзникващи AI и ML техники за здравеопазването и прилагане на релевантни изследвания към практически решения.
- Провеждане на независими технически изследвания и принос към научни публикации и изследователски статии.
- Разработване на интелигентни симулационни системи, които имитират или автоматизират работни процеси, базирани на услуги, за повишаване на ефективността и намаляване на разходите.
- Работа с продуктови, инженерни, здравни и други заинтересовани страни за превръщане на изискванията в ефективни AI решения.
- Гарантиране, че AI системите отговарят на етичните, изискванията за поверителност, сигурност и регулации в здравеопазването.
- Поддържане на техническа документация и обясняване на AI концепции, възможности, ограничения и резултати на технически и нетехнически заинтересовани страни.
- Подпомагане на подобряването на практиките за AI инженеринг, процесите за разработване на модели и продукционната инфраструктура.
Изисквания
- Три до пет години опит в изграждането на мащабируеми ML системи, AI приложения и бекенд услуги.
- Бакалавърска степен по компютърни науки, инженерство или сродна област, за предпочитане от институция от Tier I.
- Практически опит с големи езикови модели, подсказвания, фино настройване и генеративен AI.
- Задълбочени познания по концепциите на машинното обучение и практически опит с TensorFlow, PyTorch или сравними рамки.
- Опит в разработването, внедряването, наблюдението и оптимизирането на продукционни ML модели.
- Отлични умения по Python и практически опит в изграждането на RESTful микросървиси с FastAPI.
- Опит с Kubernetes и внедряване на контейнеризирани приложения.
- Познаване на Google Cloud Platform и облачна инфраструктура за ML и AI.
- Опит в изграждането на мащабируеми бекенд системи и AI услуги за продукционна среда.
- Способност за самостоятелно провеждане на AI/ML изследвания и принос към научни статии или технически публикации.
- Силни аналитични умения и способности за решаване на проблеми, включително превръщане на изследванията в практически инженерни решения.
- Разбиране на етиката на AI, поверителността на здравните данни, сигурността и регулаторните изисквания.
- Отлични писмени и устни комуникационни умения, включително способност за обясняване на сложни технически концепции на нетехническа аудитория.
- Силно чувство за отговорност, умения за сътрудничество и изпълнение в динамична, междуфункционална среда.
- Готовност за пътуване до централата във Вадодара, Гуджарат, за приблизително една седмица при необходимост.