Kierujący specjalista ds. poznawczego uczenia maszynowego - MLP

Opis

Humana poszukuje Lidera/Doradcy w zakresie Technologii Poznawczych i uczenia maszynowego do naszej organizacji, która uplasowała się na 40. miejscu na liście Fortune i jest uznawana za jedno z najlepszych miejsc pracy. Chcemy, abyś pomógł nam dokonać różnicy, gdy dążymy do tego, aby nasi członkowie osiągnęli najwyższy poziom zdrowia! Będziesz miał(a) okazję pracować nad wymagającymi projektami związanymi z uczeniem maszynowym i AI, mającymi na celu poprawę codziennego życia naszych członków.

Odpowiedzialności

Jako Lider/Doradca w zakresie Technologii Poznawczych i uczenia maszynowego, możesz zarządzać małym zespołem inżynierów. Będziesz współpracować z naukowcami zajmującymi się danymi, analitykami oraz zespołami biznesowymi i IT w celu projektowania, wdrażania i uruchamiania usług z zakresu uczenia maszynowego i AI, korzystając z Pythona, PySparka, usług Azure, Databricks, Terraformu i innych oprogramowań open source. Oczekuje się, że będziesz dawać przykład, tworzyć plany, projekty, kod i dokumentację, a także przeprowadzać przeglądy kodu, testowanie i usuwanie błędów. Będziesz promować i wdrażać najlepsze praktyki w naszej społeczności nauki danych, zautomatyzowane, powtarzalne przepływy danych.

Kilka przykładów, w jaki sposób zwiększamy możliwości Platformy Uczenia Maszynowego Humana:

• Tworzenie szablonów dla naukowców zajmujących się danymi, stosujących najnowocześniejsze techniki modelowania
• Utworzenie Feature Store z dziesiątkami tysięcy cech dostępnych do wykorzystania w modelach predykcyjnych
• Definiowanie monitoringu, audytu, pochodzenia danych i śledzenia zależności dla przepływów danych, aby poprawić jakość
• Włączenie monitoringu AI pod kątem uprzedzeń i analizy dryfu do procesu modelowania
• Standaryzowanie definicji klinicznych, finansowych i aktuarialnych cech do użytku w całym przedsiębiorstwie

Filozofia inżynierska:

• Budować i wdrażać modele ML na Azure, przestrzegając najlepszych praktyk związanych z bezpieczeństwem i korzystając z usług Azure
• Zrozumieć najlepsze praktyki efektywnych modeli predykcyjnych, w tym zarządzanie klastrami i algorytmami, i promować je wśród naukowców ds. danych Humana
• Prosperować w dynamicznym środowisku Agile, ściśle współpracując z analitykami biznesowymi, inżynierami oprogramowania, naukowcami ds. uczenia maszynowego, inżynierami danych i naukowcami ds. danych
• Mentorować młodszych członków zespołu, pomagając rozwijać i dojrzewać ogólny zestaw umiejętności zespołu