A Weekday (YC W21) Indiára összpontosító toborzási platform a HR-technológia és a SaaS területén. A mesterséges intelligenciára épülő eszközöket széles jelöltadatbázissal ötvözi, hogy a vállalatok proaktív megkereséssel azonosíthassák és elérhessék a tehetségeket. A platform e-mailen, WhatsAppon és telefonon keresztüli kommunikációt támogat, a jelöltek számára pedig egyszerű módot kínál az állások felfedezésére és a jelentkezésre.
Vezető gépi tanulási mérnök - Távoli munkavégzés Indiából
Egészségügyi fókuszú gépi tanulási, LLM- és többügynökös rendszereket fejleszthet a Weekday egyik ügyfele számára. Biztonságos AI-szolgáltatásokat és háttér-infrastruktúrát hozhat létre az egészségügyi munkafolyamatok javítására.
India2 500 000 ₹ – 5 000 000 ₹ / év
TávoliTeljes munkaidőKözéphaladóSzeniorKötelező Nyelv: angolGépi tanulási mérnökLeírás
- Tervezzen, telepítsen, felügyeljen és tartson karban egészségügyi alkalmazásokhoz készült saját gépi tanulási modelleket, LLM-eket és többügynökös AI-rendszereket.
- Hozzon létre az egészségügyi műveleteket, munkafolyamatokat, hatékonyságot és szolgáltatásnyújtást javító AI-megoldásokat.
- Szabja testre és finomhangolja a nyílt forráskódú LLM-eket, valamint integráljon vállalati LLM-platformokat az egészségügyi követelményekhez.
- Dolgozzon ki olyan promptolási megközelítéseket, amelyek javítják az LLM-ek teljesítményét összetett egészségügyi felhasználási esetekben.
- Fejlesszen AI-megoldásokat előzetes engedélyezéshez és egyéb egészségügyi operatív munkafolyamatokhoz.
- Fejlesszen skálázható, biztonságos és karbantartható Python-mikroszolgáltatásokat FastAPI használatával.
- Tervezzen és valósítson meg RESTful API-kat és háttérszolgáltatásokat ML- és AI-alkalmazásokhoz.
- Telepítse és vezényelje a szolgáltatásokat Kubernetes használatával, a megbízhatóságot, skálázhatóságot, biztonságot és az üzemeltetési teljesítményt előtérbe helyezve.
- Használja a Google Cloud Platform infrastruktúráját éles AI- és ML-munkaterhelések telepítésére és kezelésére.
- Kövesse nyomon a modellek és szolgáltatások teljesítményét, miközben javítja a megbízhatóságot, a késleltetést, a skálázhatóságot és az erőforrás-kihasználtságot.
- Vizsgálja az egészségügyben megjelenő új AI- és ML-technológiákat, és alkalmazza a releváns kutatási eredményeket gyakorlati megoldásokban.
- Végezzen önálló műszaki kutatást, és járuljon hozzá tudományos publikációkhoz és kutatási tanulmányokhoz.
- Fejlesszen intelligens szimulációs rendszereket, amelyek szolgáltatásvezérelt munkafolyamatokat utánoznak vagy automatizálnak a hatékonyság javítása és a költségek csökkentése érdekében.
- Dolgozzon együtt termék-, mérnöki, egészségügyi és egyéb érdekelt felekkel, hogy a követelményeket hatékony AI-megoldásokká alakítsa.
- Biztosítsa, hogy az AI-rendszerek megfeleljenek az etikai, adatvédelmi, biztonsági és egészségügyi szabályozási követelményeknek.
- Tartsa karban a műszaki dokumentációt, és magyarázza el az AI-fogalmakat, a rendszer képességeit, korlátait és eredményeit műszaki és nem műszaki érdekelt feleknek.
- Segítse az AI-mérnöki gyakorlatok, a modellfejlesztési folyamatok és az éles infrastruktúra fejlesztését.
Követelmények
- Három-öt év tapasztalat skálázható ML-rendszerek, AI-alkalmazások és háttérszolgáltatások fejlesztésében.
- Alapképzésben szerzett diploma számítástechnikából, mérnöki tudományokból vagy kapcsolódó területről, lehetőleg Tier-I intézményben.
- Gyakorlati szakértelem nagy nyelvi modellek, promptolás, finomhangolás és generatív AI terén.
- A gépi tanulási alapfogalmak erős ismerete, valamint gyakorlati tapasztalat TensorFlow, PyTorch vagy hasonló keretrendszerekkel.
- Tapasztalat éles ML-modellek fejlesztésében, telepítésében, felügyeletében és optimalizálásában.
- Haladó Python-ismeretek és gyakorlati tapasztalat RESTful mikroszolgáltatások fejlesztésében FastAPI használatával.
- Tapasztalat Kubernetes és konténerizált alkalmazások telepítése terén.
- A Google Cloud Platform, valamint a felhőalapú ML- és AI-infrastruktúra ismerete.
- Tapasztalat skálázható háttérrendszerek és éles környezetre kész AI-szolgáltatások fejlesztésében.
- Képesség önálló AI/ML-kutatás végzésére és tudományos cikkekhez vagy műszaki publikációkhoz való hozzájárulásra.
- Erős elemző- és problémamegoldó képesség, valamint a kutatási eredmények gyakorlati mérnöki megoldásokká alakításának képessége.
- Az AI-etikával, az egészségügyi adatok védelmével, a biztonsággal és a szabályozási szempontokkal kapcsolatos ismeretek.
- Kiváló írásbeli és szóbeli kommunikációs készség, beleértve az összetett műszaki fogalmak nem műszaki közönség számára történő magyarázatát.
- Erős felelősségvállalási, együttműködési és megvalósítási készség gyors tempójú, több szakterületet érintő környezetben.
- Hajlandóság szükség esetén körülbelül egy hétre a gudzsaráti Vadodara központjába utazni.