Reveal HealthTech es una empresa de servicios tecnológicos de vanguardia centrada en ciencias de la vida y de la salud, que proporciona servicios excepcionales de ingeniería de productos e IA a nuestros clientes. Nuestra misión es desbloquear todo el potencial de la tecnología con una base de confianza, agilidad y experiencia. Al combinar el conocimiento del dominio con la excelencia en ingeniería, creamos productos y plataformas impactantes. Nuestro equipo diverso está compuesto por expertos de la industria, diseñadores de productos y apasionados ingenieros de software ubicados en los EE.UU. y la India. Si te emociona construir un negocio desde cero, sigue leyendo para conocer más sobre esta oportunidad.
Estamos en busca de un Ingeniero de Machine Learning Senior talentoso y apasionado para unirse a nuestro creciente equipo. Como líder técnico, serás responsable de arquitectar, desarrollar y desplegar soluciones de machine learning de última generación. Tu experiencia en PNL, LLMs y AI Generativa será fundamental para el éxito del producto. Colaborarás estrechamente con equipos multifuncionales para recopilar requisitos, diseñar soluciones innovadoras y asegurar una implementación efectiva para satisfacer las necesidades de nuestros clientes.
- Exploración y Preprocesamiento de Datos: Gestionar grandes y complejos conjuntos de datos del sector de la salud y ciencias de la vida, asegurando la calidad de los datos para el entrenamiento y evaluación de los modelos.
- Desarrollo de Modelos: Diseñar, desarrollar y entrenar modelos de machine learning utilizando técnicas y frameworks adecuados.
- Evaluación y Optimización: Evaluar el rendimiento de los modelos de machine learning y optimizarlos para mejorar su precisión, fiabilidad y eficiencia.
- Ingeniería de Características: Extraer e ingenierizar características relevantes de los datos del sector de la salud y ciencias de la vida para mejorar el rendimiento y poder predictivo del modelo.
- Despliegue e Integración: Implementar modelos de machine learning en entornos de producción, integrándolos con sistemas o flujos de trabajo existentes.
- Monitoreo y Mantenimiento: Monitorear y mantener continuamente los modelos de machine learning para asegurar su rendimiento y efectividad continuos.
- Colaboración: Trabajar con científicos de datos, ingenieros de software y otros equipos multifuncionales para comprender los requisitos y fomentar la toma de decisiones basadas en datos y soluciones innovadoras.
- Documentación: Documentar y comunicar metodologías, algoritmos, hallazgos y recomendaciones a stakeholders técnicos y no técnicos.
- Título en Ciencias de la Computación, Ingeniería o un campo relacionado. Se prefiere un título de Máster o superior.
- Experiencia dirigiendo un equipo de producto de Ingenieros de Machine Learning, Ingenieros de Software y Científicos de Datos.
- Experiencia demostrada como Ingeniero de Machine Learning o en un rol similar, con fuerte dominio de técnicas de machine learning, algoritmos y frameworks como TensorFlow, PyTorch o scikit-learn.
- Competencia en lenguajes de programación como Python o R.
- Experiencia en desarrollo y despliegue de modelos de PNL.
- Capacidad para ajustar y personalizar LLMs para aplicaciones específicas.
- Experiencia práctica con técnicas y frameworks de AI Generativa.
- Experiencia demostrada escalando productos de prototipo a producción.
- Experiencia con la plataforma de nube AWS es requerida; experiencia con GCP es un plus.
- Fuertes habilidades de resolución de problemas y análisis.
- Excelentes habilidades de comunicación, organización y colaboración.
- Experiencia con datos del sector de la salud o ciencias de la vida es un plus.
- Energético y entusiasta
- Autónomo y automotivado
- Enfoque de crecimiento
- Afrontar desafíos
- Pasión por construir nuevas tecnologías
- Curiosidad e interés profundo en el campo
- Desafiante constructivo del status quo
- Ser parte de un equipo increíble y en crecimiento, integral para el desarrollo de una empresa de servicios tecnológicos e ingeniería de productos de nueva era, todo en un entorno ajustado al riesgo con