Scarlet rozwija umiejętności przywódcze i zawodowe za pomocą indywidualnie dopasowanych programów edukacyjnych i szkoleniowych prowadzonych zarówno stacjonarnie, jak i online. Kursy oraz praktyczne wskazówki firmy obejmują takie tematy jak etykieta obowiązująca stażystów, networking biznesowy, umiejętności prezentacyjne i skuteczne nawiązywanie relacji w środowisku zawodowym. Działając w obszarach edukacji, technologii HR i produktywności, Scarlet koncentruje się na rozwoju osobistym, autentycznej komunikacji oraz pomaganiu ludziom w budowaniu pewności siebie i umiejętności potrzebnych do przewodzenia na różnych etapach życia.
Starszy inżynier uczenia maszynowego, praca hybrydowa w Londynie
Twórz i wdrażaj agentowe systemy rozumienia dokumentów na potrzeby procesów certyfikacji wyrobów medycznych w Scarlet. Rozwijaj oceniane systemy uczenia maszynowego, które przyspieszają certyfikację, chroniąc bezpieczeństwo i integralność dowodów.
Opis
- Projektować agentowe systemy rozumienia dokumentów, które wyszukują, analizują i wizualnie sprawdzają pliki techniczne
- Tworzyć uprzęże agentów pobierających informacje z dużych zbiorów zróżnicowanych dokumentów
- Zachowywać atrybucję źródeł i ograniczać halucynacje, równoważąc dokładność, opóźnienia i koszty
- Wdrażać systemy oparte na agentach do środowiska produkcyjnego
- Współpracować z osobami oceniającymi w celu definiowania kryteriów sukcesu oraz tworzenia zbiorów danych i benchmarków dla złożonej dziedziny
- Oceniać jakość wyszukiwania, dokładność cytowań, zgodność z opiniami ekspertów, nakład pracy oceniających, jakość oceny, doświadczenia klientów i zakres poprawek
- Wykorzystywać wyniki ocen do wyznaczania priorytetów usprawnień
- Tworzyć agentów zapewniających bezstronność i obiektywizm oczekiwane od jednostki certyfikującej
- Pomagać użytkownikom interpretować dowody, rozpoznawać niepewność i zachowywać odpowiedzialność za decyzje o istotnych konsekwencjach
- Prowadzić systemy uczenia maszynowego od koncepcji i prototypu przez wdrożenie i ocenę po ciągłe doskonalenie
- Współpracować z klinicystami, osobami oceniającymi i inżynierami, aby przyspieszać certyfikację wyrobów medycznych bez obniżania poziomu bezpieczeństwa
Wymagania
- Co najmniej trzy lata doświadczenia we wdrażaniu oprogramowania do środowiska produkcyjnego
- Praktyczna znajomość głębokiego uczenia, narzędzi agentowych, zarządzania kontekstem i wyszukiwania informacji
- Doświadczenie w tworzeniu zbiorów danych do oceny modeli uczenia maszynowego
- Bardzo dobre rozumienie statystyki i oceny systemów uczenia maszynowego oparte na zasadach podstawowych
- Doświadczenie w projektowaniu, wdrażaniu i obsłudze systemów produkcyjnych
- Praktyczne rozeznanie w kwestiach bezpieczeństwa systemów produkcyjnych, w tym dostępie do danych, uprawnieniach, niezaufanych danych wejściowych i działaniach o istotnych konsekwencjach
- Umiejętność doboru infrastruktury odpowiedniej do obciążenia oraz wyjaśniania kompromisów między złożonością, niezawodnością, bezpieczeństwem i kosztami
- Umiejętność przejmowania odpowiedzialności za niejednoznaczne problemy: od definiowania sukcesu z ekspertami dziedzinowymi po eksperymenty i usprawnianie systemów produkcyjnych
- Mile widziane: doświadczenie we wdrażaniu systemów agentowych wykorzystujących narzędzia, dane wrażliwe lub działania o istotnych konsekwencjach, wraz z oceną i zabezpieczeniami
- Mile widziane: doświadczenie w budowaniu systemów wyszukiwania lub rozumienia dokumentów, których wyniki muszą być weryfikowane względem złożonych dowodów źródłowych
- Gotowość do pracy w londyńskim biurze podczas sesji roboczej
Benefity
- Wynagrodzenie w formie udziałów
- Sesja robocza i rozmowy kwalifikacyjne są częścią procesu rekrutacji