Senior Data Science Analyst- ML/DL/LLM

Клиника Mayo, лидер в области инноваций в здравоохранении и пациентской заботы, рада предложить возможность для опытного Старшего аналитика данных, специализирующегося на Машинном обучении (ML), Глубоком обучении (DL) и Больших языковых моделях (LLM). Эта роль крайне важна для продвижения наших исследований и клинических приложений на основе искусственного интеллекта, направленных на улучшение исходов для пациентов и операционной эффективности в наших медицинских учреждениях.

В роли Старшего аналитика данных вы будете сосредотачиваться на разработке и применении техник Обработки естественного языка (NLP), LLM и DL для решения разнообразных клинических задач. Ваши основные обязанности будут включать в себя проектирование, разработку и внедрение продвинутых моделей для поддержки различных клинических приложений. Это включает:

• Предварительную обработку данных, обучение модели и валидацию.
• Поддержку преподавательского состава и исследовательских групп в предварительных исследованиях для установления междисциплинарного сотрудничества.
• Вклад в подготовку рукописей к публикации в ведущих рецензируемых журналах.

Кроме того, вы будете применять и возможно модифицировать существующие скрипты или программное обеспечение для улучшения управления данными, извлечения, анализа и развертывания приложений ИИ, часто непосредственно в точке оказания помощи.

Идеальный кандидат будет обладать:

• Степенью доктора наук или магистра с по крайней мере одним годом соответствующего опыта в таких областях, как инженерия, математика, информатика или науки о здоровье.
• Демонстрируемым опытом работы с NLP, LLM и DL моделями, предпочтительно в сфере здравоохранения или клинических исследованиях.
• Знанием языков программирования и инструментов, используемых в ИИ и анализе данных, включая Python, R, TensorFlow, PyTorch и соответствующие библиотеки NLP.
• Продвинутым опытом в ИИ, машинном обучении, методологиях науки о данных и типах данных в здравоохранении.
• Сильными аналитическими навыками для управления, анализа и интерпретации больших наборов данных для получения значимых взглядов.
• Опытом научного письма и подготовки рукописей, с подтвержденными достижениями в опубликованных исследованиях или