シニア機械学習エンジニア - インドリモート
Weekdayのクライアント向けに、ヘルスケアに特化した機械学習、LLM、多エージェントシステムを構築します。 医療業務の改善につながる、安全なAIサービスとバックエンド基盤を開発します。
仕事内容
- ヘルスケアアプリケーション向けに、独自の機械学習モデル、LLM、多エージェントAIシステムを設計、導入、監視、保守する。
- 医療業務、ワークフロー、効率、サービス提供を改善するAIソリューションを作成する。
- ヘルスケア要件に合わせてオープンソースLLMをカスタマイズおよび微調整し、エンタープライズLLMプラットフォームを統合する。
- 複雑なヘルスケアのユースケースでLLMの性能を高めるプロンプティング手法を開発する。
- 事前承認やその他の医療業務ワークフロー向けのAIソリューションを構築する。
- FastAPIを使用して、スケーラブルで安全かつ保守性の高いPythonマイクロサービスを開発する。
- MLおよびAIアプリケーション向けのRESTful APIとバックエンドサービスを設計・実装する。
- 信頼性、スケーラビリティ、セキュリティ、運用性能を重視し、Kubernetesでサービスをデプロイおよびオーケストレーションする。
- Google Cloud Platformのインフラストラクチャを使用して、本番環境のAIおよびMLワークロードをデプロイ・管理する。
- モデルとサービスの性能を監視し、信頼性、レイテンシー、スケーラビリティ、リソース利用効率を改善する。
- ヘルスケア分野の新しいAI・ML技術を調査し、関連する研究を実用的なソリューションに適用する。
- 独立した技術研究を行い、学術出版物や研究論文に貢献する。
- サービス主導型ワークフローを模倣または自動化するインテリジェントなシミュレーションシステムを開発し、効率向上とコスト削減を実現する。
- プロダクト、エンジニアリング、ヘルスケアなどの関係者と協力し、要件を効果的なAIソリューションに落とし込む。
- AIシステムが倫理、プライバシー、セキュリティ、ヘルスケア規制の要件を満たすようにする。
- 技術文書を整備し、AIの概念、システムの機能、限界、成果を技術者・非技術者の双方に説明する。
- AIエンジニアリングの実践、モデル開発プロセス、本番環境のインフラストラクチャの改善に貢献する。
応募要件
- スケーラブルなMLシステム、AIアプリケーション、バックエンドサービスの構築経験が3～5年あること。
- コンピューターサイエンス、工学、または関連分野の学士号を有すること。第一群の教育機関の卒業者が望ましい。
- 大規模言語モデル、プロンプティング、微調整、生成AIに関する実務経験があること。
- 機械学習の概念に関する深い知識と、TensorFlow、PyTorch、または同等のフレームワークの実務経験があること。
- 本番環境のMLモデルの開発、デプロイ、監視、最適化の経験があること。
- 高度なPythonスキルと、FastAPIを使用したRESTfulマイクロサービス構築の実務経験があること。
- Kubernetesおよびコンテナ化アプリケーションのデプロイ経験があること。
- Google Cloud Platformと、クラウドベースのML・AIインフラストラクチャに精通していること。
- スケーラブルなバックエンドシステムと本番品質のAIサービスを構築した経験があること。
- 独立してAI/ML研究を行い、科学論文または技術出版物に貢献できること。
- 高い分析力と問題解決力を持ち、研究成果を実用的なエンジニアリングソリューションに変換できること。
- AI倫理、医療データのプライバシー、セキュリティ、規制上の考慮事項を理解していること。
- 優れた文書および口頭でのコミュニケーション能力を持ち、複雑な技術概念を非技術者にも説明できること。
- 変化の速い部門横断的な環境で、高いオーナーシップ、協調性、実行力を発揮できること。
- 必要に応じて、グジャラート州バドダラの本社へ約1週間出張する意思があること。