Scarlet phát triển kỹ năng lãnh đạo và kỹ năng chuyên môn thông qua các chương trình giáo dục và đào tạo được thiết kế phù hợp, triển khai trực tiếp và trực tuyến. Các khóa học cùng hướng dẫn thực tiễn của công ty bao quát những chủ đề như phép lịch sự dành cho thực tập sinh, xây dựng quan hệ trong kinh doanh, kỹ năng thuyết trình và giao tiếp xã hội hiệu quả trong môi trường chuyên nghiệp. Hoạt động trong các lĩnh vực giáo dục, công nghệ nhân sự và năng suất, Scarlet tập trung vào phát triển bản thân, giao tiếp chân thực, đồng thời giúp mọi người xây dựng sự tự tin và năng lực lãnh đạo ở nhiều giai đoạn khác nhau của cuộc sống.
Kỹ sư Machine Learning cấp cao, làm việc kết hợp tại London
Xây dựng và triển khai các hệ thống tác tử hiểu tài liệu cho quy trình chứng nhận thiết bị y tế của Scarlet. Phát triển các hệ thống machine learning được đánh giá nghiêm ngặt để đẩy nhanh chứng nhận mà vẫn bảo vệ an toàn và tính toàn vẹn của bằng chứng.
Vương quốc Anh90.000 £ – 150.000 £ / năm
Kết hợpToàn thời gianTrung cấpCao cấpNgôn Ngữ Bắt Buộc: Tiếng AnhKỹ sư học máyMô tả
- Thiết kế các hệ thống tác tử hiểu tài liệu, có khả năng tìm kiếm, phân tích cú pháp và kiểm tra trực quan các tệp kỹ thuật
- Tạo các bộ khung tác tử để truy xuất thông tin từ những tập hợp lớn gồm nhiều loại tài liệu khác nhau
- Duy trì việc ghi nhận nguồn và giảm hiện tượng bịa đặt, đồng thời cân bằng độ chính xác, độ trễ và chi phí
- Triển khai các hệ thống dựa trên tác tử vào môi trường sản xuất
- Làm việc với các chuyên gia đánh giá để xác định tiêu chí thành công, đồng thời tạo tập dữ liệu và bộ chuẩn đánh giá cho một lĩnh vực phức tạp
- Đánh giá chất lượng truy xuất, độ chính xác của trích dẫn, mức độ thống nhất của chuyên gia, công sức của chuyên gia đánh giá, chất lượng đánh giá, trải nghiệm khách hàng và khối lượng làm lại
- Sử dụng kết quả đánh giá để định hướng các ưu tiên cải tiến
- Phát triển các tác tử duy trì tính công bằng và khách quan được kỳ vọng ở một tổ chức chứng nhận
- Hỗ trợ người dùng diễn giải bằng chứng, xác định mức độ không chắc chắn và duy trì trách nhiệm giải trình đối với các quyết định có hệ quả
- Dẫn dắt các hệ thống machine learning từ ý tưởng và nguyên mẫu đến triển khai, đánh giá và cải tiến liên tục
- Phối hợp với bác sĩ lâm sàng, chuyên gia đánh giá và kỹ sư để đẩy nhanh chứng nhận thiết bị y tế mà không làm giảm mức độ an toàn
Yêu cầu
- Ít nhất ba năm kinh nghiệm đưa phần mềm vào môi trường sản xuất
- Có kiến thức thực tế về deep learning, công cụ tác tử, quản lý ngữ cảnh và truy xuất thông tin
- Có kinh nghiệm tạo tập dữ liệu phục vụ đánh giá machine learning
- Hiểu vững các nguyên lý nền tảng về thống kê và đánh giá hệ thống machine learning
- Có kinh nghiệm thiết kế, triển khai và vận hành các hệ thống sản xuất
- Có phán đoán thực tế về bảo mật trong môi trường sản xuất, bao gồm quyền truy cập dữ liệu, phân quyền, đầu vào không đáng tin cậy và các hành động có hệ quả
- Có khả năng lựa chọn hạ tầng phù hợp với khối lượng công việc và giải thích các đánh đổi về độ phức tạp, độ tin cậy, bảo mật và chi phí
- Có khả năng chịu trách nhiệm về các vấn đề chưa rõ ràng, từ xác định tiêu chí thành công với chuyên gia trong lĩnh vực đến thử nghiệm và cải tiến trong môi trường sản xuất
- Ưu tiên: có kinh nghiệm triển khai các hệ thống tác tử sử dụng công cụ, dữ liệu nhạy cảm hoặc các hành động có hệ quả, kèm hoạt động đánh giá và biện pháp bảo vệ
- Ưu tiên: có kinh nghiệm xây dựng hệ thống truy xuất hoặc hiểu tài liệu mà đầu ra phải được xác thực bằng nguồn bằng chứng phức tạp
- Có khả năng làm việc tại văn phòng London trong buổi làm việc
Phúc lợi
- Phúc lợi cổ phần
- Buổi làm việc và các cuộc phỏng vấn được bao gồm trong quy trình tuyển dụng