Інженер з машинного навчання

Опис компанії

У Intuitive ми об'єднані навколо нашої мети: ми віримо, що мінімально інвазивна терапія покращує якість життя. Завдяки винахідливості та розумній технології, ми розширюємо можливості лікарів лікуватися без обмежень.

Ми являємося передовим новатором та лідером ринку в галузі роботизованої хірургії і прагнемо розвивати включний та різноманітний колектив, присвячений роботі з паліативною допомогою. Протягом більш ніж 25 років ми співпрацювали з клініками та доглядовими командами по всьому світу, щоб допомогти вирішити деякі найскладніші проблеми в охороні здоров'я та дослідити всі можливості.

Intuitive формувалися завдяки зусиллям виняткових особистостей з різних областей. Ми віримо, є незвичайні ідеї можуть виникнути звідусіль. Ми прагнемо плекати включну культуру, спрямовану на різноманітне мислення та взаємоповагу. Ми керуємося принципами включення та стимулюємо наших співробітників до виконання їхньої праці як їх справжніх себе.

Індивідуми, пристрасні до роботи та змін, формують нашу культуру. Наші співробітники проявляють чесність, мають сильну здатність вчитися, мають мотивацію до виконання завдань, та приносять різноманітні, власні досвіди, які підвищують свіжість мислення. Ми активно інвестируємо у наших співробітників для розвитку їх довгострокового потенціалу, дозволяючи їм продовжувати активізацію нашої місії та досягати їх максимальних можливостей.

Приєднуйтесь до команди, яка присвячена головоломкам, призначених для світової спільноти медичних фахівців та їх пацієнтів. Разом вдосконалимо галузь мінімально інвазивного лікування.

Опис вакансії

Роль:

Ми шукаємо професійного спеціаліста, який доповнить нашу зростаючу команду з машинного навчання та науки про дані. Ця роль передбачає розробку креативних стратегій для розробки нових технологій, спрямованих на хірургічний процес та якість виконання на платформах роботизованої хірургії нового покоління.

Як інженер з машинного навчання, ви будете працювати на перехресті машинного навчання та інженерної справи (тобто MLOps), розробляючи інноваційні цифрові рішення з використанням технологій хірургії з використанням штучного інтелекту/машинного навчання. Початкові проекти та обов'язки можуть включати:

• Інтеграцію машинного навчання в цифрові продукти та послуги шляхом координації з інженерними, науковими та командами з машинного навчання
• Розробку автоматизованих робочих процесів та інструментів для управління наборами даних та сприяння навчанню моделей глибокого навчання
• Співпрацю з командами з машинного навчання та інженерії за допомогою даних/програмного забезпечення для розробки процедур розгортання/моніторингу моделей для різних застосувань.
• Вдосконалення та розвиток фреймворків для нагляду за життєвим циклом розробки моделі, від досліджень до виробництва, моніторингу та постійного вдосконалення

Кваліфікація

Що вам потрібно для успіху:

• Мінімальний M.S. або Ph.D. з комп'ютерних наук або суміжної технічної області, бажано з не менше ніж 2-3 роками відповідного промислового досвіду розробки готового до виробництва коду з машинного навчання, інженерії за допомогою даних або в суміжній галузі
• Видатні комунікативні навички, як письмові, так і усні
• Готовність працювати в динамічному, середньому, маленькому командному середовищі з чуттям спільної відповідальності та спільної винагороди
• Цікавість до ранніх досліджень та розробки продуктів до моменту їх випуску на ринок у галузях штучного інтелекту та роботизованої хірургії
• Практичний досвід роботи з рамками машинного навчання, такими як PyTorch, Tensorflow або подібних
• Розуміння платформ MLOps та/або робочих процесів ML CI/CD для управління наборами даних, тренування моделей, розгортання та моніторингу
• Досвід роботи з Python і SQL
• Досвід роботи в середовищах хмарних обчислень, таких як AWS або GCP
• Можливість для внутрішнього та міжнародного подорожування (5-10%)

Додатковий бажаний досвід:

• Досвід роботи з розгортанням на периферії та в хмарі, зосереджений на автоматизації, масштабованості та надійності
• Досвід успішного впровадження ML моделей в виробництво
• Досвід у сфері охорони здоров'я
• Досвід роботи з федеративним навчанням
• Досвід роботи з великими наборами даних у форматі зображень/відео

Додаткова інформація