Ingeniero de Investigación Cuantitativa

Descripción de la Compañía

En Northwestern Medicine, cada interacción con el paciente marca una diferencia en la creación de un ambiente de trabajo positivo. Este enfoque centrado en el paciente es lo que nos distingue como líderes en la industria de la salud. Como parte integral de nuestro equipo, tendrás la oportunidad de unirte a nuestra búsqueda de una atención sanitaria mejor, no importa donde trabajes dentro del sistema Northwestern Medicine. En Northwestern Medicine, nos enorgullece ofrecer beneficios competitivos: desde reembolsos de matrículas y condonación de préstamos hasta planes de jubilación con contribución equivalente y beneficios de ciclo de vida, cuidamos de nuestros empleados. ¿Estás listo para unirte a nuestra búsqueda de lo mejor?

Descripción del empleo

El Ingeniero de Investigación Cuantitativa refleja la misión, visión y valores de NM, se adhiere al Código de Ética y Programa de Cumplimiento Corporativo de la organización, y cumple con todas las políticas, procedimientos, directrices y todos los demás estándares regulatorios y de acreditación relevantes.

El Ingeniero de Investigación y Desarrollo es responsable de desarrollar tecnología que tenga impacto. Se enfoca en resolver problemas reales que funcionarán de forma integrada con el usuario final.

Responsabilidades:

• Diseñar soluciones de software y hardware en un entorno de equipo.
• Trabajar en estrecha colaboración con el usuario final para apoyar y mejorar los flujos de trabajo.
• Mantenerse al día en herramientas de desarrollo, técnicas de programación y equipos informáticos; participar en oportunidades educativas; leer publicaciones profesionales.

Calificaciones

Requerido:

• Grado de licenciatura en Ciencias de la Computación, Ingeniería, Matemáticas, Física, o campo técnico relacionado o Maestría relacionada con la salud con algún fondo técnico.
• Experiencia trabajando directamente en desarrollo de software, ML/AI, o campo relacionado con la salud.
• Excelentes habilidades de comunicación verbal y escrita.
• Comodidad al reunirse con personal técnico y clínico de diferentes niveles.
• Experiencia y competencia con:
  • Manipulación de una amplia gama de tipos de datos (por ejemplo, texto, imágenes 2D, datos de series de tiempo)
  • Técnicas tradicionales de ML (descenso de gradiente, árboles de decisión, etc.)
  • APIs de aprendizaje automático de alto nivel (Pytorch, JAX, Tensorflow)
  • Diseño y optimización de pipelines de datos
  • Python (o similar lenguaje orientado a objetos) o C.
  • git/Github
  • Contenedores

Preferido:

• Grado avanzado en Ciencias de la Computación, Ingeniería, Matemáticas, Física, o campo técnico relacionado
• Experiencia con una gama de tipos de datos y manipulaciones
  • Datos no estructurados multimodales (texto, imágenes 2D, video, imágenes tomográficas 3D/4D, formas de onda, series de tiempo, datos dispersos)
  • Comprensión de cómo escribir consultas de datos optimizadas (SQL, NoSQL, formatos antiguos)
• Herramientas y métodos de ML/AI:
  • Optimización de ML/AI para entrenamiento (distribuido y otros) e inferencia (ONNX)
  • Arquitecturas de redes neuronales profundas (transformadores, redes neuronales convolucionales, redes neuronales recurrentes, etc.)
• Diseño y optimización de pipelines de datos de alto rendimiento e infraestructura informática
  • Programación de hardware de bajo nivel (C, C++, Rust, ensamblado, Verilog/VHDL)
  • Diseño de red e infraestructura
  • Plataformas de contenerización e infraestructura de orquestación (Docker, Kubernetes)
  • Infraestructura en la nube híbrida que combina computación de alto rendimiento en las instalaciones y fuera de ellas.
  • Seguridad de datos e infraestructura
• Herramientas específicas del dominio
  • Weights & Biases/Tensorboard, metodologías de pruebas unitarias, gestión de bases de código grandes.
  • Capacidad para documentar soluciones de manera robusta, incluyendo diagramas, gráficos, etc.
  • Integración de la base de código con plataformas de documentación estandarizadas (Sphinx)
• Sanidad
  • Experiencia con datos de atención médica (PHI/HIPAA, HL7 FHIR)
  • Familiaridad con la regulación de la FDA
  • Experiencia clínica aplicada.

Información adicional

Northwestern Medicine es un empleador de acción afirmativa/igualdad de oportunidades y no discrimina en la contratación o el empleo en base a edad, sexo, raza, color, religión, origen nacional, identidad de género, condición de veterano, discapacidad, orientación sexual o cualquier otro estado protegido.