„Weekday“ (YC W21) yra į Indiją orientuota įdarbinimo platforma, veikianti personalo technologijų ir SaaS sprendimų srityje. Ji sujungia dirbtiniu intelektu pagrįstus įrankius su plačia kandidatų duomenų baze, kad padėtų įmonėms rasti talentus ir užmegzti su jais ryšį aktyviai siunčiant pasiūlymus. Platforma palaiko bendravimą el. paštu, per „WhatsApp“ ir telefonu, o kandidatams suteikia paprastą būdą rasti bei pasirinkti juos dominančias darbo pozicijas.
Vyresnysis mašininio mokymosi inžinierius – nuotolinis darbas Indijoje
Kurkite sveikatos priežiūrai skirtas mašininio mokymosi, LLM ir kelių agentų sistemas „Weekday“ klientui. Kurkite saugias DI paslaugas ir vidinę infrastruktūrą, gerinančią sveikatos priežiūros darbo eigą.
Indija2 500 000 INR – 5 000 000 INR / metai
NuotolinisVisas etatasVidutinis lygisVyresnysis specialistasPrivaloma Kalba: anglųMašininio mokymosi inžinieriusAprašymas
- Projektuokite, diekite, stebėkite ir prižiūrėkite sveikatos priežiūros taikomosioms programoms skirtus nuosavus mašininio mokymosi modelius, LLM ir kelių agentų DI sistemas.
- Kurkite DI sprendimus, gerinančius sveikatos priežiūros veiklą, darbo eigą, efektyvumą ir paslaugų teikimą.
- Pritaikykite ir tiksliai sureguliuokite atvirojo kodo LLM bei integruokite įmonių LLM platformas pagal sveikatos priežiūros poreikius.
- Kurkite užklausų formavimo metodus, gerinančius LLM veikimą sudėtinguose sveikatos priežiūros naudojimo scenarijuose.
- Kurkite DI sprendimus išankstiniam leidimui ir kitiems sveikatos priežiūros veiklos procesams.
- Kurkite keičiamo masto, saugias ir prižiūrimas Python mikropaslaugas naudodami „FastAPI“.
- Projektuokite ir diekite RESTful API bei vidines paslaugas ML ir DI taikomosioms programoms.
- Diekite ir orkestruokite paslaugas naudodami „Kubernetes“, pirmenybę teikdami patikimumui, keičiamam mastui, saugumui ir veiklos našumui.
- Naudokite „Google Cloud Platform“ infrastruktūrą gamybinėms DI ir ML apkrovoms diegti bei valdyti.
- Stebėkite modelių ir paslaugų našumą, gerindami patikimumą, delsą, keičiamą mastą ir išteklių naudojimą.
- Tirkite naujus DI ir ML metodus sveikatos priežiūroje bei taikykite aktualių tyrimų rezultatus praktiniams sprendimams.
- Savarankiškai atlikite techninius tyrimus ir prisidėkite prie mokslinių publikacijų bei tyrimų straipsnių.
- Kurkite išmaniąsias modeliavimo sistemas, imituojančias arba automatizuojančias paslaugomis grindžiamą darbo eigą, kad padidintumėte efektyvumą ir sumažintumėte sąnaudas.
- Bendradarbiaukite su produktų, inžinerijos, sveikatos priežiūros ir kitais suinteresuotaisiais subjektais, kad reikalavimus paverstumėte veiksmingais DI sprendimais.
- Užtikrinkite, kad DI sistemos atitiktų etikos, privatumo, saugumo ir sveikatos priežiūros reguliavimo reikalavimus.
- Prižiūrėkite techninę dokumentaciją ir aiškinkite techniniams bei netechniniams suinteresuotiesiems subjektams DI sąvokas, sistemų galimybes, apribojimus ir rezultatus.
- Padėkite tobulinti DI inžinerijos praktiką, modelių kūrimo procesus ir gamybinę infrastruktūrą.
Reikalavimai
- Trejų–penkerių metų patirtis kuriant keičiamo masto ML sistemas, DI taikomąsias programas ir vidines paslaugas.
- Kompiuterių mokslo, inžinerijos ar susijusios srities bakalauro laipsnis, pageidautina įgytas pirmos pakopos aukšto lygio institucijoje.
- Praktinė patirtis su dideliais kalbos modeliais, užklausų formavimu, tiksliajam derinimui ir generatyviniu DI.
- Geros mašininio mokymosi pagrindų žinios ir praktinė patirtis dirbant su „TensorFlow“, „PyTorch“ ar panašiomis sistemomis.
- Patirtis kuriant, diegiant, stebint ir optimizuojant gamybinius ML modelius.
- Pažangios Python žinios ir praktinė patirtis kuriant RESTful mikropaslaugas su „FastAPI“.
- Patirtis dirbant su „Kubernetes“ ir diegiant konteinerizuotas taikomąsias programas.
- „Google Cloud Platform“ ir debesijos ML bei DI infrastruktūros išmanymas.
- Patirtis kuriant keičiamo masto vidines sistemas ir gamybinio lygio DI paslaugas.
- Gebėjimas savarankiškai atlikti DI ir ML tyrimus bei prisidėti prie mokslinių straipsnių ar techninių publikacijų.
- Stiprūs analitiniai ir problemų sprendimo gebėjimai bei gebėjimas tyrimų rezultatus paversti praktiniais inžineriniais sprendimais.
- DI etikos, sveikatos priežiūros duomenų privatumo, saugumo ir reguliavimo aspektų supratimas.
- Puikūs rašytinės ir žodinės komunikacijos įgūdžiai, įskaitant gebėjimą sudėtingas technines sąvokas paaiškinti netechninei auditorijai.
- Stiprus atsakomybės jausmas, gebėjimas bendradarbiauti ir įgyvendinti užduotis sparčiai besikeičiančioje tarpdisciplininėje aplinkoje.
- Pasirengimas prireikus maždaug vienai savaitei vykti į būstinę Vadodaroje, Gudžarate.