AssistIQ razvija tehnologijo za dobavno verigo v zdravstvu, namenjeno bolnišnicam in kliničnim organizacijam. Njena platforma AIQ Capture uporablja računalniški vid in strojno učenje za prepoznavanje in beleženje medicinskega materiala ter vsadkov brez črtnih kod ali namenske strojne opreme. S povezovanjem s sistemi elektronskih zdravstvenih zapisov in načrtovanja virov podjetja AssistIQ perioperativnim, kliničnim in finančnim ekipam pomaga izboljšati pregled nad zalogami, natančneje evidentirati stroške, zmanjšati odpadke ter podatke o uporabi pretvoriti v operativne vpoglede. Podjetje deluje na presečišču zdravstva, logistike in uporabne tehnologije, pri čemer se osredotoča na poenostavljanje dokumentacije in pomoč ekipam, ki skrbijo za paciente, da več časa namenijo njihovi oskrbi.
Inženir računalniškega vida z umetno inteligenco — delo na daljavo v Kanadi
Gradite produkcijske sisteme računalniškega vida in vida-jezika, ki izboljšujejo preglednost dobavne verige v zdravstvu, zmanjšujejo odpadke in podpirajo ustvarjanje prihodkov.
Opis
- Sodelujte z vodji produktov pri pretvarjanju resničnih izzivov v praktične rešitve računalniškega vida in strojnega učenja z merljivim vplivom.
- Gradite sisteme računalniškega vida in vida-jezika z uporabo klasičnih metod ter sodobnih tehnik umetne inteligence.
- Optimizirajte, uvajajte in vzdržujte modele v oblačnih in robnih okoljih s poudarkom na zanesljivosti in učinkovitosti.
- Ustvarjajte ogrodja za vrednotenje modelov računalniškega vida in vida-jezika z metrikami, ki odražajo delovanje v resničnem svetu.
- Spremljajte produkcijske sisteme, odpravljajte težave in izboljšujte modele z novimi podatki ali posodobljenimi arhitekturami.
- Spremljajte napredek raziskav računalniškega vida in uporabljajte ustrezne metode za krepitev izdelkov, temelječih na vidu.
Zahteve
- Vsaj tri leta izkušenj z razvojem programske opreme.
- Vsaj tri leta izkušenj z gradnjo sistemov računalniškega vida v Pythonu ali C++, vključno z inferenco v realnem času, cevovodi za uvajanje in optimizacijo modelov.
- Dobro poznavanje klasičnega računalniškega vida in metod globokega učenja.
- Poznavanje ogrodij, kot je PyTorch.
- Izkušnje z načrtovanjem in upravljanjem ogrodij za vrednotenje vidnih in multimodalnih modelov.
- Izkušnje z uvajanjem sistemov računalniškega vida ali strojnega učenja v produkcijo.
- Izkušnje s praksami MLOps za spremljanje, beleženje in vzdrževanje uvedenih sistemov umetne inteligence.
- Industrijske izkušnje na področju naravoslovnih ved, zdravstva ali tehnologije so prednost.
- Odlične govorne in pisne komunikacijske sposobnosti v angleščini.
- Znanje francoščine v govoru in pisavi je prednost.
- Pravno dovoljenje za delo v Kanadi brez sponzorstva.
Ugodnosti
- Zdravstveno zavarovanje.
- Popolnoma delo na daljavo z možnostjo hibridnega dela.
- Službena potovanja po potrebi.
- Tri tedne dopusta.
- Deset dni bolniškega dopusta.
- Prilagodljiv delovni čas.