Solventum, daha güvenli ve verimli tıbbi ve ağız bakımını desteklemek üzere sağlık teknolojileri ve hizmetleri geliştirir. Şirketin portföyünde gelişmiş yara bakımı, cerrahi ve sterilizasyon çözümleri, ağız bakımı ürünleri, sağlık bilişimi ve teknoloji hizmetleri ile biyofarmasötik uygulamalara yönelik saflaştırma ve filtrasyon sistemleri yer alır. Solventum ayrıca eğitim ve öğretim kaynaklarıyla sağlık profesyonellerini destekler; ürün geliştirmeyi hasta güvenliği, klinik sonuçlar ve operasyonel verimliliğe odaklanmayla birleştirir.
Kıdemli Yapay Zeka/Makine Öğrenimi Mühendisi – Bangalore Hibrit
Solventum’un sağlık hizmetleri tedarik zinciri için üretime hazır yapay zeka, makine öğrenimi ve ajan tabanlı otomasyon çözümleri geliştirin. AWS ve Microsoft Azure genelinde ölçeklenebilir sistemleri devreye alın.
Açıklama
- Karmaşık tedarik zinciri sorunları için ölçeklenebilir makine öğrenimi modelleri ve yapay zeka çözümleri oluşturun ve devreye alın
- Tahminleme, optimizasyon, öngörücü analitik, anomali tespiti ve akıllı otomasyon için uçtan uca makine öğrenimi işlem hatları geliştirin
- LangGraph, LangChain, AutoGen, CrewAI veya benzer çerçevelerle yapay zeka ajanları ve çok ajanlı sistemler tasarlayın, test edin ve devreye alın
- İş süreçlerini otomatikleştirmek için araç entegrasyonu, bellek ve orkestrasyon içeren LLM destekli iş akışları oluşturun
- Yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış kurumsal veriler için veri alımı, dönüştürme ve özellik mühendisliği işlem hatları oluşturun
- Bilgi depolarını, bilgi grafiklerini, vektör veritabanlarını ve akıllı belge işleme çözümlerini birbirine bağlayın
- AWS ve Microsoft Azure üzerinde yapay zeka ve makine öğrenimi uygulamalarını devreye alın ve işletin
- Model sürümleme, CI/CD, otomatik dağıtım, izleme ve yeniden eğitimi kapsayan MLOps ve LLMOps işlem hatlarını yönetin
- Makine öğrenimi modellerini ve LLM’leri doğruluk, gecikme, bulut kaynak kullanımı, güvenilirlik ve maliyet açısından değerlendirin ve iyileştirin
- Sorumlu yapay zeka uygulamalarını hayata geçirin
- Tedarik zinciri paydaşları, veri bilimcileri, yazılım mühendisleri, bulut mimarları, ürün yöneticileri ve dijital dönüşüm ekipleriyle iş birliği yapın
- Mühendislik standartlarını belirleyin, mimari ve kod incelemelerine katılın ve teknik dokümantasyon hazırlayın
Gereksinimler
- Bilgisayar bilimi, yazılım mühendisliği, yapay zeka veya ilgili bir alanda lisans derecesi ile makine öğrenimi, yapay zeka, veri bilimi veya yapay zeka mühendisliği alanlarında 7+ yıllık profesyonel deneyim
- Alternatif olarak, ilgili sektör deneyimine sahip yüksek lisans derecesi ve 5+ yıllık deneyim
- İleri düzeyde uygulamalı Python uzmanlığı
- Üretim ortamlarında ölçeklenebilir makine öğrenimi ve yapay zeka çözümleri tasarlama, geliştirme, devreye alma ve optimize etme deneyimi
- Öngörücü modelleme, tahminleme, optimizasyon, özellik mühendisliği, model değerlendirme, izleme ve yaşam döngüsü yönetimi deneyimi
- Azure, Databricks ve AWS dahil bulut platformlarıyla deneyim
- LangGraph, LangChain, AutoGen, CrewAI veya benzer teknolojilerle üretken yapay zeka uygulamaları ve ajan tabanlı yapay zeka iş akışları oluşturma ve devreye alma deneyimi
- Büyük dil modelleri, istem mühendisliği, RAG, yapay zeka değerlendirme yöntemleri ve sorumlu yapay zeka hakkında pratik bilgi
- Sistem tasarım kalıpları, mikro hizmetler, API’ler, Docker, Kubernetes ve altyapı otomasyonu hakkında güçlü anlayış
- Azure AI Foundry, Azure Monitor, Azure ML Monitoring, AWS CloudWatch, MLflow, LangSmith, Prometheus, Grafana veya OpenTelemetry gibi yapay zeka gözlemlenebilirliği ve değerlendirme araçlarıyla deneyim
- Kurumsal veri platformları, veri işlem hatları, SQL ve dağıtık veri işleme çerçeveleriyle deneyim
- %10–20 oranında seyahat etmeye istekli olma
- Tercihen tedarik zinciri, sağlık hizmetleri veya diğer kurumsal alanlar için yapay zeka/makine öğrenimi çözümlerinin uygulamalı geliştirilmesi deneyimi
- Tercihen MLOps ve LLMOps uygulamalarını hayata geçirme deneyimi
- Tercihen yapay zeka yönetişimi, model açıklanabilirliği, veri güvenliği, gizlilik ve sorumlu yapay zeka uygulamalarına aşinalık
Yan Haklar
- Bangalore’da hibrit çalışma düzeni
- Sağlık hizmetleri yapay zekası, makine öğrenimi ve veri bilimi çözümleri üzerinde çalışma
- Farklı fonksiyonlardaki teknik ve iş ekipleriyle iş birliği yapma
- AWS ve Microsoft Azure bulut platformlarıyla çalışma fırsatı
- Yapay zeka/makine öğrenimi, üretken yapay zeka, ajan tabanlı yapay zeka, MLOps ve LLMOps alanlarında çalışma