Solventum razvija zdravstvene tehnologije in storitve, namenjene podpori varnejši in učinkovitejši zdravstveni ter ustni oskrbi. Njegov portfelj vključuje napredno oskrbo ran, rešitve za kirurgijo in sterilizacijo, izdelke za ustno nego, storitve na področju zdravstvenih informacij in tehnologije ter sisteme za čiščenje in filtriranje za biofarmacevtske aplikacije. Podjetje zdravstvene delavce podpira tudi z izobraževalnimi in usposabljanimi viri ter razvoj izdelkov združuje s poudarkom na varnosti pacientov, kliničnih izidih in operativni učinkovitosti.
Višji inženir za AI/ML – hibridno delo v Bengaluruju
Razvijanje produkcijskih rešitev za umetno inteligenco, strojno učenje in agentsko avtomatizacijo za Solventumovo zdravstveno dobavno verigo. Uvajanje razširljivih sistemov v okoljih AWS in Microsoft Azure.
Opis
- Ustvarjanje in uvajanje razširljivih modelov strojnega učenja in rešitev AI za kompleksne težave v dobavni verigi
- Razvoj celovitih cevovodov ML za napovedovanje, optimizacijo, napovedno analitiko, zaznavanje anomalij in inteligentno avtomatizacijo
- Načrtovanje, preizkušanje in uvajanje agentov AI ter večagentskih sistemov z orodji LangGraph, LangChain, AutoGen, CrewAI ali primerljivimi ogrodji
- Izgradnja delovnih tokov na osnovi LLM z integracijo orodij, pomnilnikom in orkestracijo za avtomatizacijo poslovnih procesov
- Ustvarjanje cevovodov za vnos, transformacijo in inženiring značilk za strukturirane, polstrukturirane in nestrukturirane poslovne podatke
- Povezovanje repozitorijev znanja, grafov znanja, vektorskih podatkovnih baz in rešitev za inteligentno obdelavo dokumentov
- Uvajanje in upravljanje aplikacij AI ter aplikacij strojnega učenja v AWS in Microsoft Azure
- Vzdrževanje cevovodov MLOps in LLMOps, ki vključujejo različičenje modelov, CI/CD, avtomatizirano uvajanje, spremljanje in ponovno učenje
- Ocenjevanje in izboljševanje modelov ML in LLM glede natančnosti, zakasnitve, uporabe virov v oblaku, zanesljivosti in stroškov
- Uporaba praks odgovorne umetne inteligence
- Sodelovanje z deležniki dobavne verige, podatkovnimi znanstveniki, programskimi inženirji, arhitekti oblaka, produktnimi vodji in ekipami za digitalno preobrazbo
- Opredeljevanje inženirskih standardov, sodelovanje pri arhitekturnih pregledih in pregledih kode ter priprava tehnične dokumentacije
Zahteve
- Diploma iz računalništva, programskega inženirstva, umetne inteligence ali sorodnega področja ter več kot 7 let poklicnih izkušenj na področju strojnega učenja, umetne inteligence, podatkovne znanosti ali inženirstva AI
- Druga možnost je magistrska izobrazba z ustreznimi izkušnjami v industriji in več kot 5 leti izkušenj
- Napredno praktično znanje Pythona
- Izkušnje z načrtovanjem, razvojem, uvajanjem in optimizacijo razširljivih rešitev strojnega učenja in AI v produkciji
- Izkušnje s prediktivnim modeliranjem, napovedovanjem, optimizacijo, inženiringom značilk, ocenjevanjem modelov, spremljanjem in upravljanjem življenjskega cikla
- Izkušnje z oblačnimi platformami, vključno z Azure, Databricks in AWS
- Produkcijske izkušnje z izdelavo in uvajanjem aplikacij generativne AI ter agentskih delovnih tokov AI z uporabo LangGraph, LangChain, AutoGen, CrewAI ali podobnih tehnologij
- Praktično znanje velikih jezikovnih modelov, prompt engineeringa, RAG, metod vrednotenja AI in odgovorne AI
- Dobro razumevanje vzorcev načrtovanja sistemov, mikrostoritev, API-jev, Dockerja, Kubernetesa in avtomatizacije infrastrukture
- Izkušnje z orodji za opazljivost in vrednotenje AI, kot so Azure AI Foundry, Azure Monitor, Azure ML Monitoring, AWS CloudWatch, MLflow, LangSmith, Prometheus, Grafana ali OpenTelemetry
- Izkušnje s poslovnimi podatkovnimi platformami, podatkovnimi cevovodi, SQL in ogrodji za porazdeljeno obdelavo podatkov
- Pripravljenost na 10–20 % potovanj
- Zaželene so praktične izkušnje z razvojem rešitev AI/ML za dobavne verige, zdravstvo ali druga poslovna področja
- Zaželene so izkušnje z uporabo praks MLOps in LLMOps
- Zaželeno je poznavanje upravljanja AI, razložljivosti modelov, varnosti podatkov, zasebnosti in praks odgovorne AI
Ugodnosti
- Hibridni način dela v Bengaluruju
- Delo na rešitvah AI, strojnega učenja in podatkovne znanosti v zdravstvu
- Sodelovanje s tehničnimi in poslovnimi ekipami iz različnih funkcij
- Izpostavljenost oblačnim platformam AWS in Microsoft Azure
- Delo na področjih AI/ML, generativne AI, agentske AI, MLOps in LLMOps