Solventum phát triển các công nghệ và dịch vụ chăm sóc sức khỏe nhằm hỗ trợ hoạt động chăm sóc y tế và chăm sóc răng miệng an toàn, hiệu quả hơn. Danh mục sản phẩm của công ty bao gồm các giải pháp chăm sóc vết thương tiên tiến, giải pháp phẫu thuật và tiệt khuẩn, sản phẩm chăm sóc răng miệng, dịch vụ công nghệ và thông tin y tế, cùng các hệ thống tinh lọc và lọc dùng trong các ứng dụng dược phẩm sinh học. Công ty cũng hỗ trợ các chuyên gia y tế thông qua các tài liệu giáo dục và đào tạo, kết hợp phát triển sản phẩm với trọng tâm là an toàn người bệnh, kết quả lâm sàng và hiệu quả vận hành.
Kỹ sư AI/ML cấp cao – Bangalore làm việc kết hợp
Xây dựng các giải pháp AI, máy học và tự động hóa tác tử cho chuỗi cung ứng chăm sóc sức khỏe của Solventum. Triển khai các hệ thống có khả năng mở rộng trên AWS và Microsoft Azure.
Mô tả
- Tạo và triển khai các mô hình máy học có khả năng mở rộng cùng các giải pháp AI cho những vấn đề phức tạp trong chuỗi cung ứng
- Phát triển các quy trình ML đầu-cuối cho dự báo, tối ưu hóa, phân tích dự đoán, phát hiện bất thường và tự động hóa thông minh
- Thiết kế, kiểm thử và triển khai các tác tử AI cùng hệ thống đa tác tử bằng LangGraph, LangChain, AutoGen, CrewAI hoặc các framework tương đương
- Xây dựng các quy trình làm việc được hỗ trợ bởi LLM với khả năng tích hợp công cụ, ghi nhớ và điều phối để tự động hóa quy trình kinh doanh
- Tạo các quy trình nhập dữ liệu, chuyển đổi và xây dựng đặc trưng cho dữ liệu doanh nghiệp có cấu trúc, bán cấu trúc và phi cấu trúc
- Kết nối các kho tri thức, đồ thị tri thức, cơ sở dữ liệu vector và các giải pháp xử lý tài liệu thông minh
- Triển khai và vận hành các ứng dụng AI và máy học trên AWS và Microsoft Azure
- Duy trì các quy trình MLOps và LLMOps bao gồm lập phiên bản mô hình, CI/CD, triển khai tự động, giám sát và huấn luyện lại
- Đánh giá và cải thiện các mô hình ML và LLM về độ chính xác, độ trễ, mức sử dụng tài nguyên đám mây, độ tin cậy và chi phí
- Áp dụng các thực hành AI có trách nhiệm
- Phối hợp với các bên liên quan trong chuỗi cung ứng, nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư phần mềm, kiến trúc sư đám mây, quản lý sản phẩm và các nhóm chuyển đổi số
- Xác định các tiêu chuẩn kỹ thuật, tham gia đánh giá kiến trúc và mã nguồn, đồng thời xây dựng tài liệu kỹ thuật
Yêu cầu
- Bằng cử nhân khoa học máy tính, kỹ thuật phần mềm, AI hoặc lĩnh vực liên quan cùng hơn 7 năm kinh nghiệm chuyên môn về máy học, trí tuệ nhân tạo, khoa học dữ liệu hoặc kỹ thuật AI
- Hoặc bằng thạc sĩ cùng kinh nghiệm trong ngành và hơn 5 năm kinh nghiệm
- Thành thạo Python ở trình độ nâng cao qua thực hành
- Có kinh nghiệm thiết kế, phát triển, triển khai và tối ưu hóa các giải pháp máy học và AI có khả năng mở rộng trong môi trường sản xuất
- Có kinh nghiệm về mô hình hóa dự đoán, dự báo, tối ưu hóa, xây dựng đặc trưng, đánh giá mô hình, giám sát và quản lý vòng đời
- Có kinh nghiệm với các nền tảng đám mây bao gồm Azure, Databricks và AWS
- Có kinh nghiệm thực tế trong môi trường sản xuất về xây dựng và triển khai các ứng dụng AI tạo sinh cùng quy trình làm việc AI tác tử bằng LangGraph, LangChain, AutoGen, CrewAI hoặc công nghệ tương tự
- Có kiến thức thực tiễn về mô hình ngôn ngữ lớn, kỹ thuật thiết kế prompt, RAG, phương pháp đánh giá AI và AI có trách nhiệm
- Hiểu rõ các mẫu thiết kế hệ thống, microservices, API, Docker, Kubernetes và tự động hóa hạ tầng
- Có kinh nghiệm với các công cụ quan sát và đánh giá AI như Azure AI Foundry, Azure Monitor, Azure ML Monitoring, AWS CloudWatch, MLflow, LangSmith, Prometheus, Grafana hoặc OpenTelemetry
- Có kinh nghiệm với các nền tảng dữ liệu doanh nghiệp, quy trình dữ liệu, SQL và các framework xử lý dữ liệu phân tán
- Sẵn sàng đi công tác 10–20%
- Ưu tiên: có kinh nghiệm thực tế phát triển các giải pháp AI/ML cho chuỗi cung ứng, chăm sóc sức khỏe hoặc các lĩnh vực doanh nghiệp khác
- Ưu tiên: có kinh nghiệm áp dụng các thực hành MLOps và LLMOps
- Ưu tiên: quen thuộc với quản trị AI, khả năng giải thích mô hình, bảo mật dữ liệu, quyền riêng tư và các thực hành AI có trách nhiệm
Phúc lợi
- Mô hình làm việc kết hợp tại Bangalore
- Làm việc với các giải pháp AI chăm sóc sức khỏe, máy học và khoa học dữ liệu
- Phối hợp với các nhóm kỹ thuật và kinh doanh thuộc nhiều bộ phận
- Có cơ hội tiếp xúc với các nền tảng đám mây AWS và Microsoft Azure
- Làm việc trong các lĩnh vực AI/ML, AI tạo sinh, AI tác tử, MLOps và LLMOps