高级人工智能与数据科学家
为 Alignment Health 的老年护理平台设计生产级机器学习解决方案。 领导医疗分析与模型部署，并指导技术团队。
描述
- 开发端到端人工智能和机器学习解决方案，应对医疗领域的挑战，例如风险分层、临床决策支持、自动化病历审查和欺诈检测。
- 构建可处理数百万笔医疗交易的生产级机器学习系统。
- 管理机器学习生命周期，涵盖实验与验证、部署、监控、漂移检测及持续改进。
- 建立数据采集、可观测性、告警和反馈机制，以支持生产环境中模型的性能与可靠性。
- 研究并应用先进的深度学习、自然语言处理与大型语言模型、计算机视觉和因果推断技术。
- 推动有助于保障代码质量、测试、文档、复用性和可维护性的工程实践。
- 与产品、临床、运营和合规团队合作，发掘高价值的人工智能应用机会。
- 面向高管用业务语言阐释技术概念，为产品和技术决策提供依据。
- 通过代码审查、架构讨论、结对编程、演示和文档指导数据科学家。
- 面试技术候选人，并展现严谨的分析与问题解决方法。
任职要求
- 具备 5 至 8 年交付生产级数据科学或机器学习解决方案的经验，并能证明其业务成效。
- 拥有设计复杂机器学习系统的成功经验，涵盖研究到生产部署的完整流程。
- 精通多个机器学习领域，并具备扎实的软件工程基础。
- 具备技术项目领导和指导数据科学家的经验。
- 拥有计算机科学、机器学习、统计学或相关领域的博士学位。
- 持续关注机器学习与人工智能、医疗分析及软件工程实践的最新进展。
- 熟练掌握数据科学方法、工作流程和最佳实践。
- 具备高级机器学习技能，包括集成方法、深度学习、自然语言处理、大型语言模型和计算机视觉。
- 具备扎实的统计分析和实验设计能力。
- 能够以专家水平使用 Python、Java、SQL 或 PySpark 编写符合生产要求且易于维护的代码。
- 精通高级 SQL，并能处理大规模、高维度的医疗数据。
- 能够使用 Databricks、Spark、Delta Lake、MLflow、Unity Catalog 和云平台。
- 熟悉 Git 工作流程、CI/CD 流水线、Docker 和现代 MLOps 实践。
- 深入了解医疗数据和 Medicare Advantage 运营。
- 沟通能力出色，能够将复杂技术转化为业务价值。
- 能够制作清晰的数据可视化，并通过有效叙述传达发现。
- 无需执照。