Ang ScreenPoint Medical ay isang kompanya ng teknolohiyang pangkalusugan na nakatuon sa breast imaging na tinutulungan ng AI. Sinusuportahan ng Transpara software suite ang mammography at klinikal na pagsusuri sa pamamagitan ng awtomatikong pagtukoy ng kanser, pagtatasa ng densidad ng suso, at paghahambing ng mga larawan sa paglipas ng panahon. Inihahatid bilang subscription software sa loob ng mga umiiral na klinikal na workflow, idinisenyo ang Transpara upang tulungan ang mga radiologist na suriin ang mga larawan ng suso, tukuyin ang mga kasong posibleng mataas ang panganib, at magtrabaho nang mas mahusay, kabilang ang pagsusuri ng siksik na tissue ng suso. Nakabatay ang pamamaraan ng kompanya sa klinikal na ebidensya, peer-reviewed na pagpapatunay, at mga regulatory clearance kabilang ang clearance ng FDA at CE marking.
Senior na Inhinyero sa Pagpapaunlad ng AI – Hybrid sa Nijmegen
Pangunahan ang pagbuo at paggamit ng mga AI tool at automation na handa para sa produksyon para sa mga produktong breast cancer imaging ng ScreenPoint Medical. Pangasiwaan ang AWS, Kubernetes, GitOps-based CI/CD, at panloob na pagpapaunlad ng AI.
Paglalarawan
- Pangunahan ang estratehiya ng ScreenPoint Medical sa pagpapaunlad ng AI
- Suriin ang mga panloob na workflow para sa automation at tukuyin kung aling mga inisyatiba ang dapat unahin
- Bumuo ng mga tool na pinapagana ng AI upang mapahusay ang mga panloob na workflow kasama ang mga team na responsable rito
- Isama ang mga konsiderasyon sa seguridad sa buong disenyo at pagpapatupad ng solusyon
- Itaguyod ang panloob na paggamit ng AI at tulungan ang mga kasamahan at team na makinabang sa mga bagong tool
- Mabilis na maghatid ng mga panloob na tool na handa para sa produksyon, at gawing mga solusyong ginagamit araw-araw ang mga proof of concept
- Isama ang mga kakayahan ng LLM at AI—kabilang ang mga API, agent, retrieval-augmented generation, at automation framework—sa mga tool at pipeline
- Lumikha at magpatakbo ng mga GitOps-driven na CI/CD pipeline
- Pamahalaan at pagandahin ang imprastraktura ng Kubernetes, kabilang ang deployment, scaling, observability, at pagkontrol sa gastos
- Pangasiwaan ang mga solusyon sa buong lifecycle ng mga ito, mula sa unang konsepto hanggang sa suporta sa produksyon
Mga Kinakailangan
- Proaktibong self-starter na kayang pangasiwaan ang pagpapaunlad ng AI mula sa mga talakayan kasama ang stakeholders hanggang sa delivery, operasyon, at paggamit
- May napatunayang kakayahang lumikha ng mga bagong solusyon at manguna sa pagbabago sa organisasyon
- May karanasan sa pagbuo gamit ang mga AI at LLM tool gaya ng mga API, agent o orchestration framework, at automation system; o may matibay na karanasan sa software engineering na may malinaw na pag-unlad tungo sa AI tooling
- Hindi bababa sa pitong taong karanasan sa DevOps na sumusuporta sa cloud-based development
- Isa hanggang dalawang taon ng kamakailang pagtutuon sa AI enablement at tooling
- Advanced na praktikal na karanasan sa DevOps gamit ang AWS, Argo, Jenkins, Git, Terraform, CI/CD architecture, at infrastructure as code
- Praktikal na kasanayan sa Kubernetes na sumasaklaw sa deployment, scaling, troubleshooting, at cluster operations
- Mas gusto ang karanasan sa Bitbucket
- Mas gusto ang karanasan sa mga regulated o healthcare software environment
- Kinakailangan ang Certificate of Conduct (VOG) o background check sa proseso ng aplikasyon
Mga Benepisyo
- Mga pagkakataong mapaunlad ang iyong karera
- Kasama sa proseso ng aplikasyon ang Certificate of Conduct (VOG) o background check