Senior Machine Learning Engineer - Real World Evidence - United States

Compañía: Luminary Group

Ubicación: Estados Unidos

Luminary Group se complace en asociarse con una empresa líder mundial en ciencias de la vida que busca un Ingeniero Senior de Aprendizaje Automático altamente cualificado y motivado con experiencia en Evidencia del Mundo Real (RWE). Únase a nuestro equipo para desarrollar e implementar modelos y algoritmos de aprendizaje automático de vanguardia que analicen los datos de RWE, proporcionando valiosas ideas para la industria de la salud.

Responsabilidades Clave

• Diseñar, desarrollar y desplegar modelos y algoritmos de aprendizaje automático para el análisis de conjuntos de datos complejos de RWE.
• Colaborar con equipos multifuncionales para traducir requisitos comerciales en soluciones técnicas.
• Preprocesar y limpiar datos de RWE a gran escala para garantizar la calidad e integridad.
• Evaluar y seleccionar técnicas, herramientas y marcos de aprendizaje automático apropiados para casos de uso específicos.
• Entrenar, ajustar y validar modelos de aprendizaje automático utilizando metodologías y técnicas de última generación.
• Optimizar los modelos de aprendizaje automático para escalabilidad, rendimiento y precisión.
• Monitorear y mantener los modelos de aprendizaje automático desplegados para asegurar su rendimiento y relevancia continua.
• Estar al día con las últimas tendencias y avances en aprendizaje automático y evidencia del mundo real.
• Comunicar hallazgos y conocimientos tanto a partes interesadas técnicas como no técnicas.

Calificaciones Requeridas

• Licenciatura en Ciencias de la Computación, Ciencia de Datos o un campo relacionado; se prefiere grado avanzado.
• Un mínimo de 4 años de experiencia en ingeniería de aprendizaje automático o ciencia de datos, con énfasis en atención médica y evidencia del mundo real (RWE).
• Sólidos conocimientos de algoritmos de aprendizaje automático, modelado estadístico y técnicas de minería de datos.
• Competencia en lenguajes de programación como Python o R para preprocesamiento de datos, análisis e implementación de modelos.
• Experiencia con bibliotecas y marcos de aprendizaje automático, como TensorFlow, PyTorch o scikit-learn.
• Comprensión profunda de sistemas de bases de datos y SQL para manipulación y consulta de datos.
• Experiencia con tecnologías de big data y marcos de computación distribuida es una ventaja.
• Fuertes habilidades de resolución de problemas y análisis, con la capacidad de encontrar soluciones creativas a problemas complejos.
• Excelentes habilidades de comunicación y colaboración, con la capacidad de trabajar de manera efectiva en un entorno de equipo.
• Experiencia en la industria de la salud y familiaridad con los estándares de datos de atención médica es preferida.