Machine Learning Engineer II

Dołącz do naszego zespołu jako Inżynier ds. Sztucznej Inteligencji II w CodaMetrix

W CodaMetrix jesteśmy pionierami przyszłości Zarządzania Cyklem Dochodowym dzięki naszemu innowacyjnemu, autonomicznemu rozwiązaniu kodowania wspieranemu przez SI. Nasza wielospecjalistyczna platforma AI zręcznie przekształca informacje kliniczne na precyzyjne kody medyczne. Ta zaawansowana technologia nie tylko zwiększa jakość opieki nad pacjentem, ale także poprawia efektywność we wszystkich modelach opieki, zarówno w modelach opartych na opłatach za usługi, jak i opartych na wartości. Jesteśmy oddani umożliwieniu lekarzom skupienia się na opiece nad pacjentem poprzez redukcję obciążeń administracyjnych.

O roli: Inżynier ds. Sztucznej Inteligencji II

Jako Inżynier ds. Sztucznej Inteligencji II w CodaMetrix będziesz odgrywać kluczową rolę w rozwijaniu pomysłów koncepcyjnych w wysokiej jakości rozwiązania produktowe. Współpracując ściśle z naukowcami danych, właścicielami produktów i inżynierami backendowymi, będziesz rozumieć wymagania i kryteria wydajności, aby dostarczać wytrzymałe, skalowalne produkty napędzane przez AI. To stanowisko raportuje bezpośrednio do Dyrektora Architektury.

Kluczowe Obowiązki:

• Uczestnictwo we wszystkich aktywnościach zespołu, w tym ceremoniach zwinnych i przeglądach peer-to-peer projektów i kodu.
• Projektowanie, budowanie i utrzymanie infrastruktury ML, która wspiera zarówno zespół deweloperski, jak i środowiska produkcyjne.
• Przetwarzanie i oczyszczanie danych, aby zapewnić ich kompatybilność z naszą infrastrukturą ML.
• Tworzenie pipeline'ów i rozwijanie modeli, które wspierają potrzeby produkcyjne.
• Rozwijanie i egzekwowanie procesów dla płynnego przejścia projektów od koncepcji do poziomu produkcyjnego.
• Podtrzymywanie najlepszych praktyk w rozwoju oprogramowania w całym zespole.
• Intensywna współpraca z różnymi zespołami w celu promowania rozwoju i wdrażania nowych inicjatyw ML oraz monitorowanie wydajności po wdrożeniu.

Wymagania:

• Magister inżynierii oprogramowania, informatyki lub pokrewnego kierunku z znaczącym narażeniem na Sztuczną Inteligencję, Machine Learning lub Naukę o Danych. Wyjątkowi kandydaci z licencjatem i ponad 4-letnim doświadczeniem w rozwoju oprogramowania będą również brani pod uwagę.
• Co najmniej dwa lata doświadczenia w profesjonalnym rozwijaniu oprogramowania.
• Głębokie zrozumienie najlepszych praktyk rozwoju oprogramowania, w tym kontroli wersji, CI/CD (np. Jenkins, GitHub Actions, Terraform).
• Udowodniona wiedza na temat metodologii ML i znajomość analizy oraz testowania algorytmów ML. Doświadczenie z NLP jest dodatkowym atutem.
• Doś