Computer Vision Engineer - Machine Learning

Мы в Исследовательской больнице Humanitas рады предложить выдающуюся карьерную возможность для опытного инженера по компьютерному зрению, сосредоточившегося на области медицинской визуализации. Если вы увлечены использованием искусственного интеллекта для коренного изменения клинических услуг и ухода за пациентами, эта роль для вас.

Будучи ключевым членом нашей команды по компьютерному зрению, ваша роль будет включать раскрытие сложностей, скрытых в данных радиологических и медицинских изображений. Ваш опыт будет напрямую способствовать умным, основанным на данных процессам принятия решений, которые улучшают наши клинические услуги. Для этой должности требуется не менее трех лет опыта в технологиях компьютерного зрения, особенно в медицинских учреждениях, таких как работа с изображениями КТ, МРТ и цифровой патологии.

На этой старшей должности вам будет поручено возглавить усилия в области исследовательского анализа данных, добычи данных, статистического и радиомического анализа, а также создания моделей и продуктов на базе ИИ. К ним относятся инновационные системы предсказания, инструменты классификации и механизмы обнаружения, все направленные на улучшение оказания медицинской помощи.

• Разработка продвинутых моделей машинного обучения и глубокого обучения, в первую очередь нацеленных на обработку изображений и 3D/данных, изменяющихся во времени.
• Проектирование технологических решений и определение требований к проектам.
• Эффективное извлечение и запрос данных из сложных распределенных архитектур баз данных.
• Выполнение исследовательского анализа данных по обширным клиническим базам данных и интеграция разнообразных источников данных.
• Соблюдение сроков для индивидуальных и групповых исследовательских проектов.
• Эффективная визуализация данных и отчетность о результатах для заинтересованных групп.
• Применение основанных на данных подходов для извлечения знаний и поддержки принятия решений.

• Свободное владение английским и итальянским языками.
• Профессиональное понимание и практическое применение моделей глубокого обучения, адаптированных для сегментации изображений, классификации и обнаружения.
• Твердая база в области техник и алг