Weekday (YC W21) — орієнтована на Індію рекрутингова платформа у сфері HR-технологій і SaaS. Вона поєднує інструменти на основі штучного інтелекту з великою базою кандидатів, допомагаючи компаніям знаходити й залучати фахівців завдяки проактивній взаємодії. Платформа підтримує спілкування електронною поштою, через WhatsApp і телефоном, а кандидатам пропонує простий спосіб знаходити відповідні вакансії та подавати заявки.
Старший інженер з машинного навчання — віддалена робота в Індії
Створюйте системи машинного навчання, LLM і мультиагентного ШІ для сфери охорони здоров’я для клієнта Weekday. Розробляйте безпечні ШІ-сервіси та backend-інфраструктуру, що покращують робочі процеси в охороні здоров’я.
Індія2 500 000 ₹ – 5 000 000 ₹ / рік
ВіддаленоПовна зайнятістьСередній рівеньСтарший спеціалістОбов’язкова Мова: англійськаІнженер з машинного навчанняОпис
- Проєктувати, впроваджувати, контролювати й підтримувати власні моделі машинного навчання, LLM і мультиагентні ШІ-системи для застосування в охороні здоров’я.
- Створювати ШІ-рішення, що покращують операційну діяльність, робочі процеси, ефективність і надання послуг у сфері охорони здоров’я.
- Адаптувати й донавчати LLM із відкритим кодом, а також інтегрувати корпоративні платформи LLM відповідно до вимог сфери охорони здоров’я.
- Розробляти підходи до промптингу, що підвищують ефективність LLM у складних сценаріях охорони здоров’я.
- Створювати ШІ-рішення для попереднього погодження та інших операційних процесів у сфері охорони здоров’я.
- Розробляти масштабовані, безпечні та придатні до супроводу мікросервіси на Python із FastAPI.
- Проєктувати й реалізовувати RESTful API та backend-сервіси для застосунків машинного навчання й ШІ.
- Розгортати й оркеструвати сервіси за допомогою Kubernetes, надаючи пріоритет надійності, масштабованості, безпеці та операційній ефективності.
- Використовувати інфраструктуру Google Cloud Platform для розгортання та керування виробничими навантаженнями ШІ й машинного навчання.
- Моніторити продуктивність моделей і сервісів, підвищуючи надійність, зменшуючи затримки, покращуючи масштабованість і використання ресурсів.
- Досліджувати нові методи ШІ та машинного навчання для сфери охорони здоров’я й застосовувати релевантні дослідження на практиці.
- Проводити незалежні технічні дослідження та долучатися до наукових публікацій і дослідницьких робіт.
- Розробляти інтелектуальні системи симуляції, що імітують або автоматизують робочі процеси, засновані на наданні послуг, для підвищення ефективності та зменшення витрат.
- Співпрацювати з представниками продукту, інженерних команд, сфери охорони здоров’я та іншими зацікавленими сторонами, перетворюючи вимоги на ефективні ШІ-рішення.
- Забезпечувати відповідність ШІ-систем етичним вимогам, вимогам конфіденційності, безпеки та регулювання у сфері охорони здоров’я.
- Вести технічну документацію та пояснювати технічним і нетехнічним зацікавленим сторонам концепції ШІ, можливості, обмеження й результати роботи систем.
- Допомагати вдосконалювати інженерні практики у сфері ШІ, процеси розроблення моделей і виробничу інфраструктуру.
Вимоги
- Від трьох до п’яти років досвіду створення масштабованих систем машинного навчання, ШІ-застосунків і backend-сервісів.
- Ступінь бакалавра в галузі комп’ютерних наук, інженерії або суміжній галузі, бажано у закладі Tier-I.
- Практичний досвід роботи з великими мовними моделями, промптингом, донавчанням і генеративним ШІ.
- Глибоке знання концепцій машинного навчання та практичний досвід роботи з TensorFlow, PyTorch або порівнянними фреймворками.
- Досвід розроблення, розгортання, моніторингу й оптимізації виробничих моделей машинного навчання.
- Високий рівень володіння Python і практичний досвід створення RESTful-мікросервісів із FastAPI.
- Досвід роботи з Kubernetes і розгортання контейнеризованих застосунків.
- Знайомство з Google Cloud Platform і хмарною інфраструктурою для машинного навчання та ШІ.
- Досвід створення масштабованих backend-систем і виробничих ШІ-сервісів.
- Здатність проводити незалежні дослідження у сфері ШІ та машинного навчання й долучатися до наукових або технічних публікацій.
- Сильні аналітичні навички та здатність розв’язувати проблеми, перетворюючи результати досліджень на практичні інженерні рішення.
- Розуміння етики ШІ, конфіденційності медичних даних, безпеки та регуляторних вимог.
- Відмінні навички письмової та усної комунікації, зокрема здатність пояснювати складні технічні концепції нетехнічній аудиторії.
- Високе почуття відповідальності, навички співпраці та здатність ефективно працювати в динамічному кросфункціональному середовищі.
- Готовність за потреби приїжджати приблизно на один тиждень до штаб-квартири у Вадодарі, штат Гуджарат.