Weekday (YC W21) to platforma rekrutacyjna skoncentrowana na Indiach, działająca w obszarze technologii HR i SaaS. Łączy narzędzia oparte na sztucznej inteligencji z rozbudowaną bazą kandydatów, pomagając firmom wyszukiwać i angażować talenty poprzez aktywne nawiązywanie kontaktu. Platforma obsługuje komunikację za pośrednictwem poczty e-mail, WhatsAppa i telefonu, a kandydatom zapewnia prosty sposób wyszukiwania ofert i aplikowania na stanowiska.
Starszy inżynier uczenia maszynowego — praca zdalna w Indiach
Twórz systemy uczenia maszynowego, LLM i wieloagentowej AI dla ochrony zdrowia dla klienta Weekday. Rozwijaj bezpieczne usługi AI i infrastrukturę backendową, które usprawniają procesy w ochronie zdrowia.
Indie2 500 000 ₹ – 5 000 000 ₹ / rok
ZdalniePełny etatPoziom średniSeniorWymagany Język: angielskiInżynier uczenia maszynowegoOpis
- Projektować, wdrażać, monitorować i utrzymywać autorskie modele uczenia maszynowego, LLM oraz wieloagentowe systemy AI do zastosowań w ochronie zdrowia.
- Tworzyć rozwiązania AI poprawiające działalność operacyjną, przepływy pracy, efektywność i świadczenie usług w ochronie zdrowia.
- Dostosowywać i dostrajać LLM typu open source oraz integrować firmowe platformy LLM zgodnie z wymaganiami ochrony zdrowia.
- Opracowywać metody promptowania poprawiające działanie LLM w złożonych zastosowaniach związanych z ochroną zdrowia.
- Budować rozwiązania AI na potrzeby uprzedniej autoryzacji i innych operacyjnych procesów ochrony zdrowia.
- Tworzyć skalowalne, bezpieczne i łatwe w utrzymaniu mikrousługi w Pythonie z użyciem FastAPI.
- Projektować i wdrażać interfejsy RESTful API oraz usługi backendowe dla aplikacji ML i AI.
- Wdrażać i orkiestr ować usługi za pomocą Kubernetes, priorytetowo traktując niezawodność, skalowalność, bezpieczeństwo i wydajność operacyjną.
- Wykorzystywać infrastrukturę Google Cloud Platform do wdrażania i zarządzania produkcyjnymi obciążeniami AI i ML.
- Monitorować wydajność modeli i usług, jednocześnie poprawiając niezawodność, opóźnienia, skalowalność i wykorzystanie zasobów.
- Badać nowe techniki AI i ML dla ochrony zdrowia oraz stosować odpowiednie wyniki badań w praktycznych rozwiązaniach.
- Prowadzić niezależne badania techniczne i współtworzyć publikacje naukowe oraz prace badawcze.
- Tworzyć inteligentne systemy symulacyjne odwzorowujące lub automatyzujące procesy oparte na świadczeniu usług, aby zwiększać efektywność i ograniczać koszty.
- Współpracować z interesariuszami z obszarów produktu, inżynierii, ochrony zdrowia i innych dziedzin, przekładając wymagania na skuteczne rozwiązania AI.
- Dbać o zgodność systemów AI z wymaganiami etycznymi, dotyczącymi prywatności, bezpieczeństwa i regulacji w ochronie zdrowia.
- Prowadzić dokumentację techniczną oraz wyjaśniać techniczne i nietechniczne interesariuszom koncepcje AI, możliwości, ograniczenia i wyniki działania systemów.
- Pomagać w doskonaleniu praktyk inżynierii AI, procesów tworzenia modeli i infrastruktury produkcyjnej.
Wymagania
- Od trzech do pięciu lat doświadczenia w tworzeniu skalowalnych systemów ML, aplikacji AI i usług backendowych.
- Wykształcenie wyższe na poziomie licencjackim lub inżynierskim w dziedzinie informatyki, inżynierii lub pokrewnej, najlepiej z uczelni Tier-I.
- Praktyczna znajomość dużych modeli językowych, promptowania, dostrajania i generatywnej AI.
- Dobra znajomość koncepcji uczenia maszynowego oraz praktyczne doświadczenie z TensorFlow, PyTorch lub porównywalnymi frameworkami.
- Doświadczenie w tworzeniu, wdrażaniu, monitorowaniu i optymalizacji produkcyjnych modeli ML.
- Zaawansowana znajomość Pythona i praktyczne doświadczenie w budowaniu mikrousług RESTful z FastAPI.
- Doświadczenie z Kubernetes i wdrażaniem aplikacji konteneryzowanych.
- Znajomość Google Cloud Platform oraz chmurowej infrastruktury ML i AI.
- Doświadczenie w budowaniu skalowalnych systemów backendowych i produkcyjnych usług AI.
- Umiejętność prowadzenia niezależnych badań AI/ML oraz współtworzenia publikacji naukowych lub technicznych.
- Silne zdolności analityczne i umiejętność rozwiązywania problemów, w tym przekładania wyników badań na praktyczne rozwiązania inżynierskie.
- Znajomość etyki AI, prywatności danych medycznych, bezpieczeństwa i wymogów regulacyjnych.
- Bardzo dobre umiejętności komunikacji pisemnej i ustnej, w tym umiejętność wyjaśniania złożonych zagadnień technicznych odbiorcom nietechnicznym.
- Duże poczucie odpowiedzialności, umiejętność współpracy i sprawnego działania w dynamicznym, międzyfunkcyjnym środowisku.
- Gotowość do podróży do siedziby głównej w Vadodarze w stanie Gudźarat na około tydzień, gdy będzie to wymagane.