Senior Machine Learning Engineer - Real World Evidence - United States

Компания: Luminary Group

Местоположение: Соединенные Штаты

Luminary Group с радостью сотрудничает с ведущей мировой компанией в области биологических наук, ищущей высококвалифицированного и мотивированного Старшего инженера по машинному обучению с опытом работы в сфере Реальных доказательств (RWE). Присоединяйтесь к нашей команде, чтобы разрабатывать и внедрять передовые модели и алгоритмы машинного обучения, анализирующие данные RWE и предоставляющие ценные инсайты для индустрии здравоохранения.

• Проектировать, разрабатывать и внедрять модели и алгоритмы машинного обучения для анализа сложных наборов данных RWE.
• Сотрудничать с межфункциональными командами, чтобы преобразовать бизнес-требования в технические решения.
• Предварительно обрабатывать и очищать крупномасштабные данные RWE для обеспечения их качества и целостности.
• Оценивать и выбирать подходящие методики, инструменты и фреймворки машинного обучения для конкретных случаев использования.
• Обучать, настраивать и проверять модели машинного обучения с использованием самых современных методов и технологий.
• Оптимизировать модели машинного обучения для масштабируемости, производительности и точности.
• Мониторить и поддерживать развернутые модели машинного обучения, чтобы обеспечить их постоянную производительность и актуальность.
• Следить за новейшими тенденциями и достижениями в области машинного обучения и реальных доказательств.
• Донести выводы и инсайты до технических и нетехнических заинтересованных сторон.

• Степень бакалавра в области компьютерных наук, науки о данных или смежной области; приветствуется наличие ученой степени.
• Минимум 4 года опыта работы в области инженерии машинного обучения или науки о данных, с упором на здравоохранение и реальные доказательства (RWE).
• Глубокие знания алгоритмов машинного обучения, статистического моделирования и методов добычи данных.
• Владение языками программирования, такими как Python или R, для предварительной обработки, анализа данных и реализации моделей.
• Опыт работы с библиотеками и фреймворками машинного обучения, такими как TensorFlow, PyTorch или scikit-learn.
• Отличное понимание систем баз данных и SQL для манипуляции и запросов данных.
• Опыт работы с технологиями обработки больших данных и распределёнными вычислительными фреймворками является плюсом.
• Сильные навыки решения проблем и аналитические способности, способность находить креативные решения для сложных задач.
• Отличные коммуникативные и командные навыки, способность эффективно работать в команде.
• Опыт работы в индустрии здравоохранения и знание стандартов данных в здравоохранении приветствуется.