Solventum พัฒนาเทคโนโลยีและบริการด้านสุขภาพที่ออกแบบมาเพื่อสนับสนุนการดูแลทางการแพทย์และการดูแลช่องปากให้ปลอดภัยและมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น กลุ่มผลิตภัณฑ์ของบริษัทครอบคลุมโซลูชันดูแลบาดแผลขั้นสูง โซลูชันด้านการผ่าตัดและการทำให้ปราศจากเชื้อ ผลิตภัณฑ์ดูแลช่องปาก บริการข้อมูลและเทคโนโลยีด้านสุขภาพ ตลอดจนระบบทำให้บริสุทธิ์และระบบกรองสำหรับการใช้งานด้านชีวเภสัชภัณฑ์ นอกจากนี้ บริษัทยังสนับสนุนบุคลากรทางการแพทย์ผ่านทรัพยากรด้านการศึกษาและการฝึกอบรม โดยผสานการพัฒนาผลิตภัณฑ์เข้ากับการมุ่งเน้นความปลอดภัยของผู้ป่วย ผลลัพธ์ทางคลินิก และประสิทธิภาพในการดำเนินงาน
วิศวกร AI/ML อาวุโส – ทำงานแบบไฮบริดในบังกาลอร์
สร้างโซลูชัน AI แมชชีนเลิร์นนิง และระบบอัตโนมัติแบบเอเจนต์สำหรับห่วงโซ่อุปทานด้านการดูแลสุขภาพของ Solventum ปรับใช้ระบบที่รองรับการขยายขนาดได้บน AWS และ Microsoft Azure
รายละเอียด
- สร้างและปรับใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่รองรับการขยายขนาดได้ รวมถึงโซลูชัน AI สำหรับปัญหาห่วงโซ่อุปทานที่ซับซ้อน
- พัฒนาไปป์ไลน์ ML แบบครบวงจรสำหรับการพยากรณ์ การเพิ่มประสิทธิภาพ การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ การตรวจจับความผิดปกติ และระบบอัตโนมัติอัจฉริยะ
- ออกแบบ ทดสอบ และปรับใช้เอเจนต์ AI และระบบหลายเอเจนต์ด้วย LangGraph, LangChain, AutoGen, CrewAI หรือเฟรมเวิร์กที่เทียบเท่า
- สร้างเวิร์กโฟลว์ที่ขับเคลื่อนด้วย LLM พร้อมการผสานรวมเครื่องมือ หน่วยความจำ และการประสานงานเพื่อทำให้กระบวนการทางธุรกิจเป็นอัตโนมัติ
- สร้างไปป์ไลน์การนำเข้า การแปลง และวิศวกรรมคุณลักษณะสำหรับข้อมูลระดับองค์กรที่มีโครงสร้าง กึ่งโครงสร้าง และไม่มีโครงสร้าง
- เชื่อมต่อคลังความรู้ กราฟความรู้ ฐานข้อมูลเวกเตอร์ และโซลูชันประมวลผลเอกสารอัจฉริยะ
- ปรับใช้และดูแลแอปพลิเคชัน AI และแมชชีนเลิร์นนิงบน AWS และ Microsoft Azure
- ดูแลไปป์ไลน์ MLOps และ LLMOps ซึ่งครอบคลุมการจัดการเวอร์ชันโมเดล CI/CD การปรับใช้อัตโนมัติ การตรวจติดตาม และการฝึกโมเดลใหม่
- ประเมินและปรับปรุงโมเดล ML และ LLM ในด้านความแม่นยำ เวลาแฝง การใช้ทรัพยากรคลาวด์ ความน่าเชื่อถือ และต้นทุน
- ประยุกต์ใช้แนวทางปฏิบัติด้าน AI ที่มีความรับผิดชอบ
- ทำงานร่วมกับผู้มีส่วนเกี่ยวข้องในห่วงโซ่อุปทาน นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล วิศวกรซอฟต์แวร์ สถาปนิกคลาวด์ ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ และทีมการเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัล
- กำหนดมาตรฐานวิศวกรรม มีส่วนร่วมในการทบทวนสถาปัตยกรรมและโค้ด และจัดทำเอกสารทางเทคนิค
คุณสมบัติ
- ปริญญาตรีสาขาวิทยาการคอมพิวเตอร์ วิศวกรรมซอฟต์แวร์ AI หรือสาขาที่เกี่ยวข้อง พร้อมประสบการณ์ทำงานระดับมืออาชีพมากกว่า 7 ปีในด้านแมชชีนเลิร์นนิง ปัญญาประดิษฐ์ วิทยาศาสตร์ข้อมูล หรือวิศวกรรม AI
- หรือปริญญาโทพร้อมประสบการณ์ในอุตสาหกรรมที่เกี่ยวข้องและประสบการณ์มากกว่า 5 ปี
- มีความเชี่ยวชาญด้าน Python ขั้นสูงจากการลงมือปฏิบัติจริง
- มีพื้นฐานในการออกแบบ พัฒนา ปรับใช้ และเพิ่มประสิทธิภาพโซลูชันแมชชีนเลิร์นนิงและ AI ที่รองรับการขยายขนาดได้ในสภาพแวดล้อมการผลิต
- มีประสบการณ์ด้านการสร้างแบบจำลองเชิงพยากรณ์ การพยากรณ์ การเพิ่มประสิทธิภาพ วิศวกรรมคุณลักษณะ การประเมินโมเดล การตรวจติดตาม และการจัดการวงจรชีวิต
- มีประสบการณ์กับแพลตฟอร์มคลาวด์ รวมถึง Azure, Databricks และ AWS
- มีประสบการณ์ในสภาพแวดล้อมการผลิตในการสร้างและปรับใช้แอปพลิเคชัน AI เชิงกำเนิดและเวิร์กโฟลว์ AI แบบเอเจนต์ด้วย LangGraph, LangChain, AutoGen, CrewAI หรือเทคโนโลยีที่คล้ายกัน
- มีความรู้เชิงปฏิบัติเกี่ยวกับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ วิศวกรรมพรอมป์ RAG วิธีการประเมิน AI และ AI ที่มีความรับผิดชอบ
- เข้าใจรูปแบบการออกแบบระบบ ไมโครเซอร์วิส API Docker Kubernetes และระบบอัตโนมัติด้านโครงสร้างพื้นฐานเป็นอย่างดี
- มีประสบการณ์กับเครื่องมือสังเกตการณ์และประเมินผล AI เช่น Azure AI Foundry, Azure Monitor, Azure ML Monitoring, AWS CloudWatch, MLflow, LangSmith, Prometheus, Grafana หรือ OpenTelemetry
- มีประสบการณ์กับแพลตฟอร์มข้อมูลระดับองค์กร ไปป์ไลน์ข้อมูล SQL และเฟรมเวิร์กประมวลผลข้อมูลแบบกระจาย
- ยินดีเดินทาง 10–20%
- พิจารณาเป็นพิเศษ: มีประสบการณ์ลงมือพัฒนาโซลูชัน AI/ML สำหรับห่วงโซ่อุปทาน การดูแลสุขภาพ หรือโดเมนระดับองค์กรอื่นๆ
- พิจารณาเป็นพิเศษ: มีประสบการณ์ประยุกต์ใช้แนวทาง MLOps และ LLMOps
- พิจารณาเป็นพิเศษ: คุ้นเคยกับการกำกับดูแล AI การอธิบายโมเดล ความปลอดภัยของข้อมูล ความเป็นส่วนตัว และแนวทางปฏิบัติด้าน AI ที่มีความรับผิดชอบ
สวัสดิการ
- รูปแบบการทำงานแบบไฮบริดในบังกาลอร์
- ทำงานกับโซลูชัน AI ด้านการดูแลสุขภาพ แมชชีนเลิร์นนิง และวิทยาศาสตร์ข้อมูล
- ทำงานร่วมกับทีมเทคนิคและทีมธุรกิจจากหลากหลายสายงาน
- ได้สัมผัสแพลตฟอร์มคลาวด์ AWS และ Microsoft Azure
- ทำงานครอบคลุมด้าน AI/ML, AI เชิงกำเนิด, AI แบบเอเจนต์, MLOps และ LLMOps