Инженер по машинному обучению

Описание компании

В компании Intuitive мы едины в нашем пропозиции: мы считаем, что минималистичный подход к лечению повышает качество жизни. Благодаря изобретательности и умным технологиям, мы расширяем возможности врачей лечить без ограничений.

В качестве одного из главных новаторов и лидеров рынка в области роботизированной хирургии, мы стремимся собирать включительные и разнообразные команды, полностью посвященные деланию важного дела. Более 25 лет мы сотрудничаем с международными больницами и участниками процесса ухода за пациентами, чтобы помочь решить некоторые из самых сложных проблем в здравоохранении и исследовать возможное.

Intuitive формировалась благодаря усилиям выдающихся людей из различных сфер. Мы верим, что исключительные идеи могут возникнуть где угодно. Мы стремимся поддерживать включительную культуру, основанную на разнообразии мышления и взаимном уважении. Мы руководствуемся привлечением и уполномочиваем всех членов нашей команды быть самими собой и представлять наилучший результат своей работы.

Страстные индивидуалы, стремящиеся внести различия, создают нашу культуру. Члены нашей команды проявляют честность, обладают сильной способностью к обучению, имеют желание выполнить задачи и приносят разнообразные и подлинные опыт, вдохновляющие на свежее мышление. Мы активно вкладываемся в наших сотрудников, чтобы способствовать их долгосрочному развитию, позволяя им продолжать продвигать нашу миссию и достигать максимального потенциала.

Присоединяйтесь к команде, посвященной значительному продвижению для глобального сообщества специалистов здравоохранения и их пациентов. Вместе давайте улучшим сферу минималистичного ухода.

Описание работы

Роль:

Мы ищем профессионального специалиста, который поможет в развитии нашей расширяющейся команды по машинному обучению и науке о данных. Данная роль включает в себя разработку творческих стратегий для разработки новых технологий, центрально ориентированных на хирургический рабочий процесс и эффективность для следующего поколения платформ роботизированной хирургии.

Как инженер по машинному обучению, вы будете функционировать на перекрестке машинного обучения и инжиниринга (т.е., MLOps) и вносить вклад в инновационные цифровые решения, используя технологии хирургического ML/AI. Начальные проекты и обязанности могут включать:

• Внедрение машинного обучения в цифровые продукты и услуги путем координации с инженерными, научными по данным и командами машинного обучения
• Проектирование автоматизированных рабочих процессов и инструментов для управления наборами данных и облегчения обучения глубоких моделей обучения
• Сотрудничество с командами машинного обучения и инженерии данных/программного обеспечения для разработки процедур развертывания/мониторинга модели для различных приложений.
• Уточнение и развитие рамок для контроля за жизненным циклом разработки модели, от исследовательской стадии до производства, мониторинга и непрерывного улучшения

Требования

Что вам потребуется для успеха:

• Минимум степень магистра или доктора философии в области компьютерных наук или смежной технической области, предпочтительно с как минимум 2-3 года соответствующего опыта в промышленности по разработке готового к производству кода в области машинного обучения, инженерии данных или аналогичной области
• Высокие навыки коммуникации как на словах, так и на письме
• Готовность работать в плотной динамической среде, содержащей небольшую команду с чувством общей ответственности и общего вознаграждения
• Интерес к ранним исследованиям и разработке продуктов до момента их запуска в области хирургического ИИ и роботизированной хирургии
• Опыт практической работы с ML-фреймворками, такими как PyTorch, Tensorflow, или аналогичные
• Понимание платформ MLOps и/или рабочих процессов ML CI/CD по управлению наборами данных, обучению моделей, развертыванию и мониторингу
• Опыт работы с Python и SQL
• Опыт работы с облачными вычислительными средами, такими как AWS или GCP
• Готовность к путешествиям внутри страны и за ее пределы (от 5 до 10%)

Дополнительный желательный опыт:

• Опыт работы с развертываниями как на уровне края сети, так и в облаке, с упором на автоматизацию, масштабируемость и устойчивость
• Опыт успешного запуска моделей машинного обучения в производство
• Опыт работы в сфере здравоохранения
• Опыт работы с федеративным обучением
• Опыт работы с большими наборами данных изображений/видео

Дополнительная информация