Scarlet razvija vodstvene in strokovne veščine s prilagojenimi izobraževalnimi in usposabljanimi programi, ki potekajo v živo in virtualno. Njeni tečaji in praktične smernice pokrivajo teme, kot so bonton za pripravnike, poslovno mreženje, predstavitvene veščine in učinkovito druženje v strokovnih okoljih. Scarlet deluje na področjih izobraževanja, kadrovskih tehnologij in produktivnosti ter se osredotoča na osebno rast, pristno komunikacijo in pomoč ljudem pri razvijanju samozavesti ter veščin za vodenje v različnih življenjskih obdobjih.
Višji inženir strojnega učenja, hibridno v Londonu
Gradite in uvajajte agentske sisteme za razumevanje dokumentov v postopkih certificiranja medicinskih pripomočkov podjetja Scarlet. Razvijajte ovrednotene sisteme strojnega učenja, ki pospešujejo certificiranje ter hkrati varujejo varnost in celovitost dokazov.
Opis
- Načrtujte agentske sisteme za razumevanje dokumentov, ki iščejo, razčlenjujejo in vizualno pregledujejo tehnične datoteke
- Ustvarjajte agentske ogrodje za pridobivanje informacij iz velikih zbirk raznolikih dokumentov
- Ohranjajte pripisovanje virov in zmanjšujte halucinacije ob usklajevanju natančnosti, zakasnitve in stroškov
- Uvajajte agentske sisteme v produkcijo
- Sodelujte z ocenjevalci pri opredelitvi uspeha ter ustvarjanju podatkovnih zbirk in meril za kompleksno področje
- Ocenjujte kakovost pridobivanja, natančnost navajanja, soglasje strokovnjakov, trud ocenjevalcev, kakovost ocenjevanja, uporabniško izkušnjo in ponovno delo
- Uporabljajte ugotovitve ocenjevanja za usmerjanje prednostnih nalog izboljšav
- Razvijajte agente, ki ohranjajo nepristranskost in objektivnost, pričakovani od certifikacijskega organa
- Uporabnikom pomagajte razlagati dokaze, prepoznati negotovost in ohraniti odgovornost za odločitve z pomembnimi posledicami
- Vodite sisteme strojnega učenja od koncepta in prototipa prek uvajanja in ocenjevanja do nenehnega izboljševanja
- Sodelujte s kliničnimi strokovnjaki, ocenjevalci in inženirji pri pospeševanju certificiranja medicinskih pripomočkov brez zmanjšanja varnosti
Zahteve
- Vsaj tri leta izkušenj z uvajanjem programske opreme v produkcijo
- Delovno znanje globokega učenja, agentskih orodij, upravljanja konteksta in pridobivanja informacij
- Izkušnje z ustvarjanjem podatkovnih zbirk za ocenjevanje strojnega učenja
- Močno razumevanje statistike in ocenjevanja sistemov strojnega učenja na podlagi prvih načel
- Izkušnje z načrtovanjem, uvajanjem in upravljanjem produkcijskih sistemov
- Praktična presoja glede produkcijske varnosti, vključno z dostopom do podatkov, dovoljenji, nezaupanja vrednimi vhodi in dejanji z pomembnimi posledicami
- Sposobnost izbire infrastrukture, primerne za delovno obremenitev, ter pojasnjevanja kompromisov med kompleksnostjo, zanesljivostjo, varnostjo in stroški
- Sposobnost prevzeti odgovornost za nejasne probleme, od opredelitve uspeha s strokovnjaki za področje do eksperimentiranja in izboljšav v produkciji
- Zaželeno: izkušnje z uvajanjem agentskih sistemov, ki vključujejo uporabo orodij, občutljive podatke ali dejanja z pomembnimi posledicami, skupaj z ocenjevanjem in zaščitnimi ukrepi
- Zaželeno: izkušnje z izdelavo sistemov za pridobivanje ali razumevanje dokumentov, katerih rezultate je treba preveriti glede na kompleksne izvorne dokaze
- Sposobnost dela v londonski pisarni med delovnim srečanjem
Ugodnosti
- Kapitalsko nadomestilo
- Delovno srečanje in razgovori so vključeni v zaposlitveni proces