Scarlet
Scarlet
Scarlet พัฒนาทักษะความเป็นผู้นำและทักษะวิชาชีพผ่านโปรแกรมการศึกษาและการฝึกอบรมที่ออกแบบให้เหมาะกับแต่ละบุคคล โดยจัดการเรียนรู้ทั้งแบบพบหน้าและแบบเสมือนจริง หลักสูตรและคำแนะนำเชิงปฏิบัติครอบคลุมหัวข้อต่าง ๆ เช่น มารยาทสำหรับนักศึกษาฝึกงาน การสร้างเครือข่ายทางธุรกิจ ทักษะการนำเสนอ และการเข้าสังคมอย่างมีประสิทธิภาพในบริบทการทำงาน Scarlet ดำเนินงานในด้านการศึกษา เทคโนโลยีทรัพยากรบุคคล และการเพิ่มผลิตภาพ โดยมุ่งเน้นการพัฒนาตนเอง การสื่อสารอย่างจริงใจ และการช่วยให้ผู้คนสร้างความมั่นใจและทักษะในการเป็นผู้นำในช่วงต่าง ๆ ของชีวิต

วิศวกรแมชชีนเลิร์นนิงอาวุโส ทำงานแบบไฮบริดในลอนดอน

สร้างและนำระบบทำความเข้าใจเอกสารแบบเอเจนต์ไปใช้งานสำหรับกระบวนการรับรองอุปกรณ์การแพทย์ของ Scarlet พัฒนาระบบแมชชีนเลิร์นนิงที่ผ่านการประเมินเพื่อเร่งการรับรอง โดยยังคงปกป้องความปลอดภัยและความครบถ้วนของหลักฐาน

รายละเอียด

  • ออกแบบระบบทำความเข้าใจเอกสารแบบเอเจนต์ที่ค้นหา แยกวิเคราะห์ และตรวจสอบไฟล์ทางเทคนิคด้วยภาพ
  • สร้างชุดเครื่องมือสำหรับเอเจนต์เพื่อดึงข้อมูลจากเอกสารหลากหลายประเภทจำนวนมาก
  • รักษาการระบุแหล่งที่มาและลดการสร้างข้อมูลหลอน โดยสร้างสมดุลระหว่างความแม่นยำ เวลาแฝง และต้นทุน
  • นำระบบที่ขับเคลื่อนด้วยเอเจนต์ไปใช้งานจริง
  • ทำงานร่วมกับผู้ประเมินเพื่อกำหนดเกณฑ์ความสำเร็จ และสร้างชุดข้อมูลกับชุดมาตรฐานการประเมินสำหรับสาขาที่ซับซ้อน
  • ประเมินคุณภาพการดึงข้อมูล ความแม่นยำของการอ้างอิง ความเห็นพ้องของผู้เชี่ยวชาญ ความพยายามของผู้ประเมิน คุณภาพการประเมิน ประสบการณ์ลูกค้า และงานที่ต้องทำซ้ำ
  • ใช้ผลการประเมินเพื่อกำหนดลำดับความสำคัญของการปรับปรุง
  • พัฒนาเอเจนต์ที่ยึดมั่นในความเป็นกลางและความเที่ยงธรรมตามที่คาดหวังจากหน่วยงานรับรอง
  • ช่วยผู้ใช้ตีความหลักฐาน ระบุความไม่แน่นอน และคงไว้ซึ่งความรับผิดชอบต่อการตัดสินใจที่มีผลกระทบ
  • เป็นผู้นำระบบแมชชีนเลิร์นนิงตั้งแต่แนวคิดและต้นแบบ ไปจนถึงการนำไปใช้งาน การประเมิน และการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง
  • ร่วมมือกับแพทย์ ผู้ประเมิน และวิศวกรเพื่อเร่งการรับรองอุปกรณ์การแพทย์โดยไม่ลดทอนความปลอดภัย

คุณสมบัติ

  • มีประสบการณ์อย่างน้อยสามปีในการนำซอฟต์แวร์ไปใช้งานจริง
  • มีความรู้เชิงปฏิบัติเกี่ยวกับดีปเลิร์นนิง เครื่องมือเอเจนต์ การจัดการบริบท และการดึงข้อมูล
  • มีประสบการณ์สร้างชุดข้อมูลสำหรับการประเมินแมชชีนเลิร์นนิง
  • มีความเข้าใจอย่างลึกซึ้งในหลักการพื้นฐานของสถิติและการประเมินระบบแมชชีนเลิร์นนิง
  • มีประสบการณ์ออกแบบ นำไปใช้งาน และดำเนินการระบบจริง
  • มีวิจารณญาณเชิงปฏิบัติเกี่ยวกับความปลอดภัยของระบบจริง รวมถึงการเข้าถึงข้อมูล สิทธิ์การใช้งาน อินพุตที่ไม่น่าเชื่อถือ และการดำเนินการที่มีผลกระทบ
  • สามารถเลือกโครงสร้างพื้นฐานให้เหมาะกับลักษณะงาน และอธิบายข้อแลกเปลี่ยนด้านความซับซ้อน ความน่าเชื่อถือ ความปลอดภัย และต้นทุน
  • สามารถรับผิดชอบปัญหาที่มีความคลุมเครือ ตั้งแต่การกำหนดเกณฑ์ความสำเร็จร่วมกับผู้เชี่ยวชาญในสาขา ไปจนถึงการทดลองและปรับปรุงระบบจริง
  • พิจารณาเป็นพิเศษ: มีประสบการณ์นำระบบเอเจนต์ที่ใช้เครื่องมือ ข้อมูลอ่อนไหว หรือการดำเนินการที่มีผลกระทบไปใช้งาน พร้อมการประเมินและมาตรการป้องกัน
  • พิจารณาเป็นพิเศษ: มีประสบการณ์สร้างระบบดึงข้อมูลหรือทำความเข้าใจเอกสารที่ผลลัพธ์ต้องได้รับการตรวจสอบกับหลักฐานต้นทางที่ซับซ้อน
  • สามารถทำงานที่สำนักงานในลอนดอนสำหรับเซสชันการทำงาน

สวัสดิการ

  • ค่าตอบแทนในรูปแบบหุ้น
  • เซสชันการทำงานและการสัมภาษณ์เป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการคัดเลือก