AssistIQ vyvíjí technologie pro řízení dodavatelských řetězců ve zdravotnictví pro nemocnice a klinické organizace. Její platforma AIQ Capture využívá počítačové vidění a strojové učení k identifikaci a evidenci zdravotnického materiálu a implantátů bez čárových kódů nebo specializovaného hardwaru. Díky propojení se systémy elektronických zdravotních záznamů a podnikového plánování zdrojů pomáhá AssistIQ provozním, klinickým a finančním týmům zlepšovat přehled o zásobách, přesněji zachycovat účtované položky, omezovat plýtvání a měnit data o využití v praktické provozní poznatky. Společnost působí na pomezí zdravotnictví, logistiky a aplikovaných technologií a zaměřuje se na zjednodušení dokumentace, aby se týmy pečující o pacienty mohly více věnovat samotné péči.
Inženýr počítačového vidění a AI — práce na dálku v Kanadě
Budujte produkční systémy počítačového vidění a vizuálně-jazykové systémy, které zvyšují přehled o dodavatelských řetězcích ve zdravotnictví, omezují plýtvání a podporují růst tržeb.
Popis
- Spolupracujte s produktovými manažery na převodu reálných výzev do praktických řešení v oblasti počítačového vidění a strojového učení s měřitelným dopadem.
- Budujte systémy počítačového vidění a vizuálně-jazykové systémy s využitím klasických metod i moderních technik AI.
- Optimalizujte, nasazujte a udržujte modely v cloudových i edge prostředích se zaměřením na spolehlivost a efektivitu.
- Vytvářejte rámce pro hodnocení modelů počítačového vidění a vizuálně-jazykových modelů pomocí metrik, které odrážejí výkon v reálných podmínkách.
- Monitorujte produkční systémy, řešte problémy a zlepšujte modely pomocí nových dat nebo aktualizovaných architektur.
- Sledujte pokrok ve výzkumu počítačového vidění a aplikujte relevantní metody pro posílení produktů založených na vizuálních datech.
Požadavky
- Nejméně tři roky zkušeností s vývojem softwaru.
- Nejméně tři roky zkušeností s tvorbou systémů počítačového vidění v Pythonu nebo C++ včetně inference v reálném čase, nasazovacích pipeline a optimalizace modelů.
- Dobré základy klasického počítačového vidění a metod hlubokého učení.
- Pokročilá znalost frameworků, jako je PyTorch.
- Zkušenosti s návrhem a provozem rámců pro hodnocení vizuálních a multimodálních modelů.
- Zkušenosti s nasazováním systémů počítačového vidění nebo strojového učení do produkce.
- Zkušenosti s postupy MLOps pro monitorování, logování a údržbu nasazených systémů AI.
- Zkušenosti z oboru přírodních věd, zdravotnictví nebo technologií jsou výhodou.
- Vynikající ústní i písemná komunikace v angličtině.
- Znalost francouzštiny je výhodou.
- Legální oprávnění pracovat v Kanadě bez sponzorství.
Benefity
- Zdravotní pojištění.
- Plně vzdálená práce s možností hybridního režimu.
- Služební cesty podle potřeby.
- Tři týdny dovolené.
- Deset dnů nemocenské.
- Flexibilní pracovní doba.