시니어 머신러닝 엔지니어 - 인도 원격 근무
Weekday 고객을 위해 헬스케어 중심의 머신러닝, LLM 및 멀티 에이전트 시스템을 구축합니다. 헬스케어 업무 흐름을 개선하는 안전한 AI 서비스와 백엔드 인프라를 개발합니다.
설명
- 헬스케어 애플리케이션을 위한 자체 머신러닝 모델, LLM 및 멀티 에이전트 AI 시스템을 설계, 배포, 모니터링하고 유지보수한다.
- 헬스케어 운영, 워크플로, 효율성 및 서비스 제공을 개선하는 AI 솔루션을 만든다.
- 헬스케어 요구사항에 맞춰 오픈소스 LLM을 커스터마이즈하고 파인튜닝하며, 엔터프라이즈 LLM 플랫폼을 통합한다.
- 복잡한 헬스케어 사용 사례 전반에서 LLM 성능을 향상하는 프롬프팅 방식을 개발한다.
- 사전 승인 및 기타 헬스케어 운영 워크플로를 위한 AI 솔루션을 구축한다.
- FastAPI를 사용해 확장 가능하고 안전하며 유지보수하기 쉬운 Python 마이크로서비스를 개발한다.
- ML 및 AI 애플리케이션을 위한 RESTful API와 백엔드 서비스를 설계하고 구현한다.
- 신뢰성, 확장성, 보안 및 운영 성능을 우선시하며 Kubernetes로 서비스를 배포하고 오케스트레이션한다.
- Google Cloud Platform 인프라를 사용해 프로덕션 AI 및 ML 워크로드를 배포하고 관리한다.
- 모델과 서비스 성능을 모니터링하며 신뢰성, 지연 시간, 확장성 및 리소스 활용도를 개선한다.
- 헬스케어 분야의 최신 AI 및 ML 기술을 조사하고 관련 연구를 실제 솔루션에 적용한다.
- 독립적인 기술 연구를 수행하고 과학 출판물과 연구 논문에 기여한다.
- 서비스 중심 워크플로를 모방하거나 자동화하는 지능형 시뮬레이션 시스템을 개발해 효율성을 높이고 비용을 절감한다.
- 제품, 엔지니어링, 헬스케어 및 기타 이해관계자와 협력해 요구사항을 효과적인 AI 솔루션으로 전환한다.
- AI 시스템이 윤리, 개인정보 보호, 보안 및 헬스케어 규제 요구사항을 충족하도록 한다.
- 기술 문서를 유지관리하고 기술 및 비기술 이해관계자에게 AI 개념, 시스템 기능, 한계 및 결과를 설명한다.
- AI 엔지니어링 관행, 모델 개발 프로세스 및 프로덕션 인프라 개선에 기여한다.
지원 자격
- 확장 가능한 ML 시스템, AI 애플리케이션 및 백엔드 서비스를 구축한 경력 3~5년.
- 컴퓨터 과학, 공학 또는 관련 분야의 학사 학위 보유자. 최상위권 교육기관 졸업자를 우대한다.
- 대규모 언어 모델, 프롬프팅, 파인튜닝 및 생성형 AI에 대한 실무 경험.
- 머신러닝 개념에 대한 높은 수준의 이해와 TensorFlow, PyTorch 또는 이에 준하는 프레임워크의 실무 경험.
- 프로덕션 ML 모델을 개발, 배포, 모니터링 및 최적화한 경험.
- 고급 Python 역량과 FastAPI를 사용해 RESTful 마이크로서비스를 구축한 실무 경험.
- Kubernetes 및 컨테이너화된 애플리케이션 배포 경험.
- Google Cloud Platform 및 클라우드 기반 ML·AI 인프라에 대한 이해.
- 확장 가능한 백엔드 시스템과 프로덕션급 AI 서비스를 구축한 경험.
- 독립적으로 AI/ML 연구를 수행하고 과학 논문 또는 기술 출판물에 기여할 수 있는 능력.
- 강력한 분석 및 문제 해결 능력과 연구 결과를 실제 엔지니어링 솔루션으로 전환하는 역량.
- AI 윤리, 헬스케어 데이터 개인정보 보호, 보안 및 규제 고려사항에 대한 이해.
- 복잡한 기술 개념을 비기술 대상에게 설명할 수 있는 뛰어난 문서 작성 및 구두 커뮤니케이션 능력.
- 빠르게 변화하는 크로스펑셔널 환경에서 강한 주인의식, 협업 능력 및 실행력을 발휘하는 역량.
- 필요한 경우 구자라트주 바도다라 본사로 약 1주일 출장을 갈 의향.