高级机器学习工程师 - 印度远程办公
为 Weekday 客户构建专注于医疗健康的机器学习、LLM 和多智能体系统。 开发安全的 AI 服务和后端基础设施，改善医疗健康工作流程。
描述
- 为医疗健康应用设计、部署、监控和维护专有机器学习模型、LLM 及多智能体 AI 系统。
- 创建能够改善医疗健康运营、工作流程、效率和服务交付的 AI 解决方案。
- 根据医疗健康需求定制和微调开源 LLM，并集成企业级 LLM 平台。
- 制定提示词方案，提升 LLM 在复杂医疗健康使用场景中的表现。
- 构建用于事前授权及其他医疗健康运营流程的 AI 解决方案。
- 使用 FastAPI 开发可扩展、安全且易维护的 Python 微服务。
- 为机器学习和 AI 应用设计并实现 RESTful API 及后端服务。
- 使用 Kubernetes 部署和编排服务，优先保障可靠性、可扩展性、安全性和运营性能。
- 使用 Google Cloud Platform 基础设施部署和管理生产环境中的 AI 与机器学习工作负载。
- 监控模型和服务性能，持续提升可靠性、延迟、可扩展性和资源利用率。
- 研究医疗健康领域新兴的 AI 和机器学习技术，并将相关研究应用于实际解决方案。
- 开展独立技术研究，并参与科学出版物和研究论文的撰写。
- 开发能够模拟或自动化服务主导型工作流程的智能仿真系统，以提升效率并降低成本。
- 与产品、工程、医疗健康及其他利益相关方合作，将需求转化为有效的 AI 解决方案。
- 确保 AI 系统符合道德、隐私、安全和医疗健康监管要求。
- 维护技术文档，并向技术和非技术利益相关方解释 AI 概念、系统能力、局限性及成果。
- 协助改进 AI 工程实践、模型开发流程和生产基础设施。
任职要求
- 具备 3 至 5 年构建可扩展机器学习系统、AI 应用和后端服务的经验。
- 拥有计算机科学、工程或相关专业的学士学位，最好毕业于第一梯队院校。
- 具备大型语言模型、提示词、微调和生成式 AI 方面的实践经验。
- 深入理解机器学习概念，并具备 TensorFlow、PyTorch 或同类框架的实际使用经验。
- 具备开发、部署、监控和优化生产环境机器学习模型的经验。
- 具备高级 Python 技能，并有使用 FastAPI 构建 RESTful 微服务的实践经验。
- 具备 Kubernetes 和容器化应用部署经验。
- 熟悉 Google Cloud Platform 以及基于云的机器学习和 AI 基础设施。
- 具备构建可扩展后端系统和生产级 AI 服务的经验。
- 能够开展独立的 AI/机器学习研究，并参与科学论文或技术出版物的撰写。
- 具备较强的分析和解决问题能力，能够将研究成果转化为实际工程解决方案。
- 了解 AI 伦理、医疗健康数据隐私、安全和监管要求。
- 具备出色的书面和口头沟通能力，能够向非技术受众解释复杂的技术概念。
- 在快速发展的跨职能环境中具备较强的主人翁意识、协作能力和执行能力。
- 根据需要，愿意前往古吉拉特邦瓦多达拉总部办公约一周。