Inżynier uczenia maszynowego

Opis firmy

W Intuitive stajemy razem za naszym celem: wierzymy, że minimalnie inwazyjna opieka poprawia jakość życia. Dzięki pomysłowości i inteligentnej technologii, poszerzamy zdolności lekarzy do leczenia bez ograniczeń.

Jako czołowy innowator i lider rynku w zakresie chirurgii z wykorzystaniem robotów, dążymy do tworzenia zróżnicowanego i różnorodnego zespołu, zdecydowanego na wpływanie na świat. Od ponad 25 lat współpracujemy z szpitalami i zespołami opieki na całym świecie, aby pomóc rozwiązać niektóre z najtrudniejszych wyzwań w służbie zdrowia i odkrywać, co jest możliwe.

Intuitive zostało ukształtowane przez wysiłki wyjątkowych osób z różnych środowisk. Wierzymy, że niezwykłe pomysły mogą pochodzić skądkolwiek. Dążymy do pielęgnowania kultury opartej na różnorodności myślenia i wzajemnym szacunku. Kierujemy się inkluzywnością i motywujemy naszych członków zespołu do dostarczania najlepszych ich osobistych wyników.

Naszą kulturę kształtują osoby, które z pasją pragną dokonać zmiany. Nasi członkowie zespołu wykazują się integralnością, mają silną zdolność do nauki, posiadają determinację do wykonania zadań, i wnosią różnorodne, autentyczne doświadczenia, które inspirują do nowego myślenia. Aktywnie inwestujemy w naszych członków zespołu, aby wspierać ich długoterminowy rozwój, umożliwiając im dalsze realizowanie naszej misji i osiąganie maksymalnego potencjału.

Dołącz do zespołu, który dąży do poczynienia znaczących postępów dla światowej społeczności profesjonalistów służby zdrowia i ich pacjentów. Razem poprawmy dziedzinę minimalnie inwazyjnej opieki.

Opis stanowiska

Rola:

Poszukujemy doświadczonego specjalisty, który wesprze rozwijający się zespół machine learningu i data science. Ta rola obejmuje wymyślanie kreatywnych strategii do opracowania nowych technologii, skupiających się na przepływie pracy chirurgicznej i wydajności dla systemów kolejnej generacji chirurgii z wykorzystaniem robotów.

Na stanowisku inżyniera Machine Learning będziesz działał na skrzyżowaniu machine learningu i inżynierii (czyli MLOps) i będziesz przyczyniał się do innowacyjnych rozwiązań cyfrowych, wykorzystujących technologie z zakresu ML/AI. Początkowe projekty i obowiązki mogłyby obejmować:

• Włączanie machine learningu do produktów i usług cyfrowych poprzez koordynację z zespołami inżynierii, data science i machine learning
• Projektowanie automatycznych przepływów pracy i narzędzi do zarządzania zestawami danych i ułatwiania szkolenia modeli głębokiego uczenia
• Współpraca z zespołami Machine Learning i inżynierii danych/oprogramowania w celu opracowania procedur wdrażania/monitorowania modeli dla różnych aplikacji
• Udoskonalanie i rozwijanie wersji ramowych dla nadzorowania cyklu życia rozwoju modelu, od badań do produkcji, monitoringu i ciągłego doskonalenia.

Kwalifikacje

Co będzie Ci potrzebne do sukcesu:

• Co najmniej magisterium lub doktorat z informatyki lub pokrewnej dziedziny technicznej, najlepiej z co najmniej 2-3 letnim doświadczeniem branżowym w zakresie opracowywania kodu gotowego do produkcji w machine learningu, inżynierii danych, lub podobnej dziedzinie
• Wysoce rozwinięte umiejętności komunikacyjne, zarówno pisemne, jak i ustne
• Chęć do pracy w dynamicznym, skoncentrowanym, małym zespole z poczuciem wspólnej odpowiedzialności i wspólnej nagrody
• Ciekawość we wczesnych badaniach i rozwoju produktu aż do momentu wprowadzenia produktu do dziedzin sztucznej inteligencji chirurgicznej i chirurgii robota
• Bezpośrednie doświadczenie z ramami ML, takimi jak PyTorch, Tensorflow, lub podobne
• Zrozumienie platform MLOps i/lub przepływów pracy ML CI/CD do zarządzania zestawami danych, szkolenia modeli, wdrażania i monitoringu
• Doświadczenie z Pythonem i SQL
• Doświadczenie z chmurą obliczeniową, taką jak AWS lub GCP
• Zdolność do podróżowania krajowego i międzynarodowego (5-10%)

Dodatkowe doświadczenie pożądane:

• Doświadczenie zarówno z wdrożeniami na brzegu, jak i w chmurze, skupiające się na automatyzacji, skalowalności i niezawodności
• Doświadczenie z pomyślnym wprowadzeniem modeli ML do produkcji
• Doświadczenie w służbie zdrowia
• Doświadczenie z federacyjnym nauką
• Doświadczenie w obsłudze dużych zestawów danych z obrazami/wideo

Dodatkowe informacje