2024 Summer Interns: Data Science

Присоединяйтесь к нашей пионерской команде в качестве летнего стажера по данным в N-Power Medicine в 2024 году!

В N-Power Medicine мы открываем новую эру в разработке фармацевтических продуктов. Наша задача - преобразить клинические испытания путем их беспрепятственной интеграции с клинической практикой для повышения вовлеченности врачей и пациентов. Обладая передовой мультидисциплинарной командой, охватывающей области от здравоохранения до технологий, мы придерживаемся нашего основного принципа - укрепление сообщества через щедрость, любопытство и смирение. Мы стремимся ускорить доставку передовых терапий пациентам, используя надежные фреймворки данных клинических исследований.

Этим летом присоединяйтесь к центру инноваций на одном из двух динамичных стажерских проектов:

Проект 1: Погрузитесь в мир ИИ, работая над проектом по созданию системы поиска информации на основе искусственного интеллекта. Вы будете работать над прототипированием решения машинного обучения с использованием LLM/NLP для улучшения абстрагирования и синтеза медицинских данных из различных источников, таких как патологические и радиологические записи.

Проект 2: Улучшите свои навыки в области причинно-следственного анализа, работая с проспективно собранными данными на уровне пациентов. Вы будете фокусироваться на разработке методологий и технологий для анализа эффектов лечения и данных когорты в условиях онкологии в сообществе.

Стажеры будут сосредоточены на одном из вышеупомянутых проектов, используя свои отличные вычислительные навыки и знакомство с разнообразными вычислительными средами для продвижения прогресса.

Стажировка длится 8 недель и требует от 28 до 40 часов работы в неделю. Это гибридная роль, требующая присутствия в районе залива Сан-Франциско, что подразумевает как работу на месте, так и удаленную работу.

Идеальные кандидаты в настоящее время обучаются на программе магистра или аспирантуры по направлению компьютерных наук, статистики, математики или смежной области и обладают:

• Глубокими знаниями и опытом в области машинного обучения и ИИ, особенно в таких областях, как LLM/NLP, компьютерное зрение, причинно-следственный анализ, анализ выживаемости и многие другие.