Dołącz do Emids jako Starszy Inżynier Oprogramowania (AI/ML) | RR/441/2024

Przegląd stanowiska

Emids poszukuje wysoce wykwalifikowanego Starszego Inżyniera Oprogramowania specjalizującego się w Sztucznej Inteligencji i Uczeniu Maszynowym (AI/ML), aby udoskonalić nasze rozwiązania dla sektora opieki zdrowotnej. Kandydat, skupiając się na optymalizacji harmonogramowania wizyt pacjentów, będzie prowadzić rozwój i integrację zaawansowanych technologii AI w naszych systemach. To stanowisko jest idealne dla osób, które chcą wykorzystać dane i AI do napędzania innowacji w opiece zdrowotnej.

Kluczowe obowiązki

Analiza Danych: Współpraca z różnymi zespołami w celu zbierania wymagań dotyczących danych, identyfikacji źródeł i analizy danych pod kątem uzyskiwania praktycznych wniosków przy zachowaniu standardów jakości.

Rozwój Modeli: Tworzenie i wdrażanie modeli uczenia maszynowego w celu usprawnienia harmonogramowania wizyt pacjentów, stosowanie najnowocześniejszych algorytmów w celu zwiększenia efektywności procesów.

Testowanie Hipotez: Przeprowadzanie eksperymentów w celu testowania hipotez i weryfikacji założeń, ocena wykonalności i skuteczności rozwiązań przed szerokim wdrożeniem.

Projektowanie Rozwiązań: Bezpośrednia współpraca z interesariuszami w celu zbierania wymagań i tworzenia specyfikacji technicznych dla rozwiązań AI, które adresują konkretne wyzwania klientów.

Ewaluacja i Optymalizacja: Mierzenie i doskonalenie wydajności modeli za pomocą rygorystycznej ewaluacji, ciągłe dostosowywanie do ewoluujących potrzeb biznesowych.

Współpraca: Partnerstwo z inżynierami danych, programistami oprogramowania i ekspertami branżowymi w celu zapewnienia bezproblemowej integracji i wdrożenia rozwiązań AI w systemach klientów.

Dokumentacja i Raportowanie: Utrzymywanie szczegółowej dokumentacji metód i wyników oraz dostarczanie szczegółowych raportów zarówno dla interesariuszy technicznych, jak i nietechnicznych, kierując strategicznym podejmowaniem decyzji.

Wymagania

Wykształcenie: Posiadanie co najmniej tytułu licencjata w dziedzinie informatyki, inżynierii, statystyki lub pokrewnych. Preferowane magisterium lub doktorat.

Doświadczenie zawodowe: Wykazanie udowodnionego doświadczenia w analizie danych, uczeniu maszynowym i AI, idealnie w sektorze opieki zdrowotnej.

Umiejętności techniczne: Znajomość języków programowania takich jak Python i R, doświadczenie w korzystaniu z frameworków takich jak TensorFlow, PyTorch i scikit-learn.

Zdolności analityczne: Mocne zrozumienie metod statystycznych, wydobywania danych, modelowania pred