Multimodal AI Engineer

Компанія: CliniComp

Назва Ролі: Інженер з мультимодального ШІ

Приєднуйтесь до нашої інноваційної команди в CliniComp на посаді інженера з мультимодального ШІ. У цій ключовій ролі ви будете керувати новаторськими ініціативами у сфері ШІ в охороні здоров'я, зосередившись на базових моделях мультимодальних даних з використанням LLM та зображень. Використовуйте передові технології ШІ для розробки прогностичних моделей для медичних застосувань та співпрацюйте з нашою динамічною командою, щоб розширити межі машинного навчання ШІ. Ваш внесок покращить мультимодальні базові моделі та забезпечить реальні вирішення проблем в охороні здоров'я.

Основні обов'язки:

• Розробка та удосконалення мультимодальних базових моделей, інтеграція вхідних даних ШІ з зображень, радіології, клінічних записів, життєвих показників та даних про ліки для створення медичних прогнозів.
• Зосередження зусиль на застосуванні LLM, особливо для медичної області.
• Створення прогностичних моделей, пристосованих для клінічних застосувань, та створення документації для покращення.
• Вирішення складних завдань в області комп'ютерних наук, акцентуючи увагу на підборі даних, передовому навчанні моделей ШІ та значущих висновках у сфері охорони здоров'я.

Кваліфікації:

Ми шукаємо кандидата з наступними кваліфікаціями:

• Експертиза в мультимодальному ШІ: Досвід у розробці, впровадженні та налаштуванні моделей, що обробляють різноманітні типи даних за допомогою різних архітектур ШІ.
• Підготовка та вибір даних: Значний досвід підготовки наборів даних для навчання моделей ШІ в охороні здоров'я.
• Навички програмування: Висока кваліфікація в програмуванні Python і C/C++ для впровадження та оптимізації моделей ШІ.
• Фреймворки глибокого навчання: Високий рівень володіння PyTorch, а також знайомство з бібліотеками NLP, такими як NLTK, spaCy та scikit-learn.
• Стиснення та масштабованість моделей: Експертиза в техніках стиснення моделей та тренування в масштабі.
• Дослідження та публікації: Доказані публікації у топових конференціях та активний внесок у спільноти машинного навчання.
• Інноваційність та адаптивність: Здатність вирішувати складні завдання комп'ютерних наук і пристосовувати сучасні техніки ШІ для охорони здоров'я.
• Застосування ШІ у доменній області: Досвід у розробці моделей ШІ, призначених для клінічних полів.
• Технічна майстерність: Навички програмування CUDA, використання бібліотек для обробки зображень і векторних баз даних для обробки медичних даних.
• Передові техніки ШІ: Знання ефективного налаштування параметрів, налаштування моделей в конкретних доменах та навчання з участю людини.

Бажано мати ступінь доктора наук, сфокусованого на LLM та базових моделях мультимодальних дан