Solventum разрабатывает медицинские технологии и услуги, призванные сделать медицинскую и стоматологическую помощь более безопасной и эффективной. В портфель компании входят современные решения для лечения ран, хирургии и стерилизации, средства для ухода за полостью рта, сервисы и технологии в сфере медицинской информации, а также системы очистки и фильтрации для биофармацевтических применений. Компания также поддерживает медицинских специалистов с помощью образовательных и обучающих материалов, сочетая разработку продуктов с акцентом на безопасность пациентов, клинические результаты и операционную эффективность.
Старший инженер по ИИ и машинному обучению — гибридный формат в Бангалоре
Создавайте производственные решения в области ИИ, машинного обучения и агентной автоматизации для цепочки поставок Solventum в сфере здравоохранения. Разворачивайте масштабируемые системы в AWS и Microsoft Azure.
Описание
- Создавать и внедрять масштабируемые модели машинного обучения и решения на основе ИИ для сложных задач цепочки поставок
- Разрабатывать сквозные конвейеры машинного обучения для прогнозирования, оптимизации, предиктивной аналитики, обнаружения аномалий и интеллектуальной автоматизации
- Проектировать, тестировать и внедрять ИИ-агентов и мультиагентные системы с использованием LangGraph, LangChain, AutoGen, CrewAI или сопоставимых фреймворков
- Создавать рабочие процессы на базе больших языковых моделей с интеграцией инструментов, памятью и оркестрацией для автоматизации бизнес-процессов
- Создавать конвейеры загрузки, преобразования и проектирования признаков для структурированных, полуструктурированных и неструктурированных корпоративных данных
- Подключать хранилища знаний, графы знаний, векторные базы данных и решения для интеллектуальной обработки документов
- Внедрять и эксплуатировать приложения на базе ИИ и машинного обучения в AWS и Microsoft Azure
- Поддерживать конвейеры MLOps и LLMOps, охватывающие версионирование моделей, CI/CD, автоматизированное развертывание, мониторинг и переобучение
- Оценивать и улучшать модели машинного обучения и большие языковые модели по точности, задержке, использованию облачных ресурсов, надежности и стоимости
- Применять практики ответственного ИИ
- Сотрудничать с заинтересованными сторонами цепочки поставок, специалистами по анализу данных, разработчиками ПО, облачными архитекторами, менеджерами по продукту и командами цифровой трансформации
- Определять инженерные стандарты, участвовать в архитектурных и код-ревью, а также подготавливать техническую документацию
Требования
- Степень бакалавра в области компьютерных наук, разработки программного обеспечения, ИИ или смежной области и не менее 7 лет профессионального опыта в машинном обучении, искусственном интеллекте, анализе данных или инженерии ИИ
- В качестве альтернативы — степень магистра и соответствующий опыт работы в отрасли, а также не менее 5 лет опыта
- Продвинутые практические навыки работы с Python
- Опыт проектирования, разработки, внедрения и оптимизации масштабируемых решений в области машинного обучения и ИИ в производственной среде
- Опыт работы с предиктивным моделированием, прогнозированием, оптимизацией, проектированием признаков, оценкой моделей, мониторингом и управлением жизненным циклом
- Опыт работы с облачными платформами, включая Azure, Databricks и AWS
- Практический опыт создания и внедрения генеративных ИИ-приложений и агентных рабочих процессов на базе LangGraph, LangChain, AutoGen, CrewAI или аналогичных технологий в производственной среде
- Практические знания больших языковых моделей, разработки промптов, RAG, методов оценки ИИ и ответственного ИИ
- Глубокое понимание шаблонов проектирования систем, микросервисов, API, Docker, Kubernetes и автоматизации инфраструктуры
- Опыт работы с инструментами наблюдаемости и оценки ИИ, такими как Azure AI Foundry, Azure Monitor, Azure ML Monitoring, AWS CloudWatch, MLflow, LangSmith, Prometheus, Grafana или OpenTelemetry
- Опыт работы с корпоративными платформами данных, конвейерами обработки данных, SQL и фреймворками распределенной обработки данных
- Готовность к командировкам продолжительностью 10–20% рабочего времени
- Желательно: практический опыт разработки решений в области ИИ и машинного обучения для цепочек поставок, здравоохранения или других корпоративных сфер
- Желательно: опыт применения практик MLOps и LLMOps
- Желательно: знакомство с управлением ИИ, объяснимостью моделей, безопасностью данных, конфиденциальностью и практиками ответственного ИИ
Преимущества
- Гибридный формат работы в Бангалоре
- Работа над решениями в области ИИ, машинного обучения и анализа данных для здравоохранения
- Сотрудничество с техническими и бизнес-командами из разных подразделений
- Возможность работать с облачными платформами AWS и Microsoft Azure
- Работа с ИИ и машинным обучением, генеративным ИИ, агентным ИИ, MLOps и LLMOps