Scarlet rozvíjí vůdčí a profesní dovednosti prostřednictvím vzdělávacích a školicích programů přizpůsobených jednotlivcům, které probíhají prezenčně i online. Kurzy a praktická doporučení společnosti se věnují tématům, jako je etiketa pro stážisty, obchodní networking, prezentační dovednosti a efektivní společenská komunikace v profesním prostředí. Scarlet působí v oblasti vzdělávání, HR technologií a produktivity a zaměřuje se na osobní růst, autentickou komunikaci a pomoc lidem při budování sebevědomí a dovedností potřebných k vedení v různých životních etapách.
Seniorní inženýr strojového učení, hybridní práce v Londýně
Vytvářejte a zavádějte agentní systémy pro porozumění dokumentům v procesech certifikace zdravotnických prostředků společnosti Scarlet. Vyvíjejte vyhodnocované systémy strojového učení, které urychlují certifikaci a chrání bezpečnost i integritu důkazů.
Popis
- Navrhovat agentní systémy pro porozumění dokumentům, které vyhledávají, analyzují a vizuálně kontrolují technické soubory
- Vytvářet agentní infrastrukturu pro získávání informací z rozsáhlých kolekcí různorodých dokumentů
- Zachovávat přiřazení ke zdrojům a omezovat halucinace při vyvažování přesnosti, latence a nákladů
- Nasazovat agentní systémy do produkce
- Spolupracovat s posuzovateli na definování úspěchu a vytváření datových sad a benchmarků pro komplexní obor
- Vyhodnocovat kvalitu vyhledávání, přesnost citací, shodu s experty, úsilí posuzovatelů, kvalitu posouzení, zkušenost zákazníků a rozsah přepracování
- Využívat výsledky hodnocení k určování priorit zlepšování
- Vyvíjet agenty, kteří zachovávají nestrannost a objektivitu očekávanou od certifikačního orgánu
- Pomáhat uživatelům interpretovat důkazy, identifikovat nejistotu a zachovávat odpovědnost za rozhodnutí s významnými důsledky
- Vést systémy strojového učení od konceptu a prototypu přes nasazení a vyhodnocování až po průběžné zlepšování
- Spolupracovat s klinickými pracovníky, posuzovateli a inženýry na urychlení certifikace zdravotnických prostředků bez snížení bezpečnosti
Požadavky
- Alespoň tři roky zkušeností s dodáváním softwaru do produkce
- Pracovní znalost hlubokého učení, nástrojů pro agenty, správy kontextu a vyhledávání informací
- Zkušenost s vytvářením datových sad pro vyhodnocování strojového učení
- Silné porozumění statistice a vyhodnocování systémů strojového učení založené na prvních principech
- Zkušenost s návrhem, nasazováním a provozem produkčních systémů
- Praktický úsudek v oblasti bezpečnosti produkčních systémů včetně přístupu k datům, oprávnění, nedůvěryhodných vstupů a akcí s významnými důsledky
- Schopnost volit infrastrukturu podle pracovního zatížení a vysvětlovat kompromisy mezi složitostí, spolehlivostí, bezpečností a náklady
- Schopnost převzít odpovědnost za nejednoznačné problémy od definování úspěchu s odborníky z dané oblasti přes experimentování až po zlepšování produkce
- Výhodou: zkušenost s nasazováním agentních systémů využívajících nástroje, citlivá data nebo akce s významnými důsledky, včetně vyhodnocování a ochranných opatření
- Výhodou: zkušenost s tvorbou systémů pro vyhledávání nebo porozumění dokumentům, jejichž výstupy musí být ověřovány vůči komplexním zdrojovým důkazům
- Schopnost pracovat v londýnské kanceláři během pracovní schůzky
Benefity
- Akciová kompenzace
- Pracovní schůzka a pohovory jsou součástí náborového procesu