Inżynier AI/ML
Australia, Brazil, Canada, China, France, Germany, India, Japan, United Kingdom, United States
Do uzgodnienia
O tym stanowisku
Numery telefonów i adresy e-mail w tym ogłoszeniu są ukryte do momentu zalogowania.
auto_translated_note
Inżynier AI/MLLokalizacja: Zdalna (preferowana Europa)Typ: Pełny etatBranża: Digital Health, SaMD, DTxRaporty do: Head of Data ScienceOmówienie stanowiska Firma Newel Health poszukuje inżyniera AI/ML do opracowywania inteligentnych modeli personalizujących terapie cyfrowe. Będziesz pracować z danymi ze świata rzeczywistego z naszych SaMD, aby projektować potoki uczenia maszynowego, które przewidują zagrożenia dla zdrowia, optymalizują interwencje i umożliwiają ścieżki opieki adaptacyjnej na naszej platformie H.Core. Kluczowe obowiązki Projektowanie i trenowanie nadzorowanych i nienadzorowanych modeli uczenia się na podłużnych danych dotyczących zdrowia.
Tworzenie skalowalnych potoków danych na potrzeby szkolenia, testowania i wdrażania modeli. Ściśle współpracuj z inżynierami, aby osadzić modele w produkcyjnych SaMD. Upewnij się, że modele są zrozumiałe, odtwarzalność i standardy regulacyjne.Oceń generatywne narzędzia AI do zastosowań edukacyjnych i coachingowych.Wymagane kwalifikacjePonad 4 lata w inżynierii ML/AI, najlepiej z cyfrowymi zbiorami danych dotyczących zdrowia.Doświadczenie z potokami TensorFlow, PyTorch, scikit-learn i MLOps.Doskonałe umiejętności w zakresie języka Python, zarządzania danymi i przetwarzania sygnałów w świecie rzeczywistym.Zrozumienie walidacji klinicznej, łagodzenia błędów i ochrona prywatności ML.Dlaczego warto dołączyć do Newel HealthKształtuj następną generację cyfrowych rozwiązań zdrowotnych.Pracuj w certyfikowanym środowisku SaMD, będącym liderem nauk behawioralnych i sztucznej inteligencji.Współpracuj z wiodącymi partnerami z branży farmaceutycznej, medycznej i badawczej oraz badań akademickich.Ciesz się kulturą skupiającą się na pracy zdalnej, wspieraną przez interdyscyplinarne zespoły, których pasją są wyniki pacjentów.Bądź częścią organizacji budującej skalowalny, oparty na dowodach wpływ na zarządzanie opieką przewlekłą.Oryginalnie opublikowano w Himalajach