Machine Learning Engineer - Life Sciences

Faculty está a la vanguardia de la transformación del rendimiento organizacional a través de una IA segura, impactante y centrada en el humano. Como la empresa líder en IA aplicada de Europa, identificamos el potencial de la IA hace una década, muy por delante del bombo actual. Fundada en 2014 con nuestro programa Fellowship, hemos capacitado a numerosos académicos para convertirse en científicos de datos comerciales.

Hoy en día, servimos a más de 300 clientes globales con software de última generación y servicios de consultoría de IA a medida en varios sectores, incluyendo el comercio minorista, la salud, la energía y las organizaciones gubernamentales. Estamos orgullosos de nuestro galardonado Fellowship y nuestras credenciales de seguridad que hicieron que OpenAI nos seleccionara como su primer socio técnico, facilitando el despliegue seguro de la IA generativa.

La IA es una tecnología que define épocas, y estamos buscando personas que se unan a nosotros y ayuden a nuestros clientes a aprovechar sus enormes beneficios de manera segura.

Como Ingeniero de Aprendizaje Automático en Faculty, diseñarás, construirás y desplegarás software de grado de producción, infraestructura y sistemas MLOps utilizando aprendizaje automático. Tu trabajo ayudará a nuestros clientes a resolver una amplia gama de problemas de alto impacto, particularmente en las Ciencias de la Vida. Ejemplos de nuestro trabajo pasado incluyen:

• Previsión de la demanda del NHS durante la pandemia de COVID-19
• Producción de energía verde dirigiendo barcos hacia el viento
• Reducción del gasto en marketing prediciendo hábitos de gasto de clientes
• Garantizar la seguridad de los niños en línea

En este rol, desarrollarás nuevas metodologías y abogarás por las mejores prácticas para gestionar sistemas de IA a gran escala mientras consideras los requisitos técnicos, éticos y prácticos. Colaborarás con partes interesadas tanto técnicas como no técnicas para desplegar soluciones de ML para problemas del mundo real.

El equipo de Ingeniería de Aprendizaje Automático es responsable de los aspectos de ingeniería de nuestros proyectos de entrega al cliente. Tus responsabilidades incluirán:

• Construir software e infraestructura que aproveche el Aprendizaje Automático
• Crear herramientas reutilizables y escalables para una mejor entrega de sistemas de ML
• Entender las necesidades de nuestros clientes
• Trabajar con científicos de datos e ingenieros para desarrollar mejores prácticas y nuevas tecnologías
• Implementar y desarrollar la visión de Faculty sobre la operacionalización del software ML

En Faculty, tu actitud y comportamiento son tan importantes como tus habilidades técnicas. Buscamos individuos que apoyen nuestros valores, fomenten nuestra cultura y entreguen resultados sobresalientes. Los candidatos ideales serán:

• Pensar científicamente, incluso si no son científicos, mediante la prueba de suposiciones, la búsqueda de evidencias y la búsqueda continua de oportunidades de mejora
• Siempre encontrar nuevas formas de resolver viejos problemas, nunca conformándose con ‘suficientemente bueno’
• Ser pragmático y enfocado en los resultados, equilibrando la visión global con la ejecución detallada

Para tener éxito en este rol, necesitarás lo siguiente (no esperamos que todos los solicitantes tengan experiencia en todo, pero un 70% de coincidencia es un buen objetivo):

• Comprensión del ciclo de vida completo del aprendizaje automático, incluida la implementación de modelos entrenados desarrollados en marcos como Scikit-learn, TensorFlow o PyTorch
• Conocimiento de probabilidad y estadísticas, junto con técnicas comunes de aprendizaje supervisado y no supervisado
• Experiencia en Ingeniería de Software, particularmente programación en Python
• Experiencia técnica con arquitectura en la nube, seguridad, implementación y herramientas de código abierto (se requiere experiencia práctica con al menos una plataforma principal de nube)
• Experiencia con contenedores, específicamente Docker y Kubernetes
• Capacidad para prosperar en un entorno de startup de alto crecimiento
• Habilidades sobresalientes de comunicación verbal y escrita
• Entusiasmo por trabajar en un rol dinámico, con autonomía y libertad para poseer y ejecutar problemas

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