Solution Architect

AI Solutions Architect - ГІБРИДНИЙ РЕЖИМ (Локації: Bothel, WA; San Diego, CA; Plymouth, MN; Cambridge, MA)

Philips IGT-D бізнес є світовим лідером у сфері внутрішньосудинної візуалізації (IVI) продуктів, зокрема катетерів для внутрішньосудинного ультразвуку (IVUS) та проводів для вимірювання потоку (FM). Застосування штучного інтелекту до цих даних представляє велику можливість для зростання бізнесу і, що важливо, надає суттєві переваги для лікарів та пацієнтів, які використовують IVI.

Архітектор рішень AI буде головним співробітником команди служб даних, відповідальним за ланцюг упорядкування даних для цих продуктів. Ідеальний кандидат матиме глибоке розуміння інструментів і найкращих практик у сфері упорядкування зображень для AI, а також буде експертом з практичного досвіду. Іноватори та вирішувачі проблем, які можуть принести нові ідеї команді, запрошуються до подачі заявок. Ця роль передбачає тісну співпрацю з іншими архітекторами рішень даних та надання керівництва розробникам повного стеку, які підтримують команду.

• Визначати, документувати та оцінювати вимоги для аналізу зображень, а також інших типів даних, за потребою.
• Оцінювати, діагностувати та рекомендувати покращення або заміни існуючих ланцюгів обробки даних, включаючи зміни в інструментах, процесах та персоналі.
• Постійно шукати та оцінювати нові інструменти для аналізу зображень і комп'ютерного зору, включаючи генеративний AI, автоанотування та генерацію синтетичних даних.
• Забезпечувати, щоб дані, середовища та інструменти покращували наші зусилля в галузі досліджень і розробок, а також інтегрувати відгуки від R&D у стек технологій.
• Стати експертом команди в області пропрієтарних сигналів та обробки даних нашої продукції, зосереджуючись на ланцюгу інструментів, що трансформують ці дані в алгоритми.

• Ступінь бакалавра в релевантній технічній дисципліні (наприклад, інженерія, комп'ютерні науки, наука про дані) з не менш ніж 3-річним досвідом, або еквівалентний досвід роботи від 5+ років у суміжній галузі.
• Понад 2 роки досвіду з MLOps для AI зображень, включаючи вибір інструментів, розробку ланцюгів і контролі якості.
• Досвід розробки повного стеку в публічних хмарних середовищах (AWS, Azure), включаючи володіння Python, SQL і XXX.
• Досвід і/або аспірантські курси з розробки алгоритмів комп'ютерного зору.
• Широкий досвід у дослідженнях і розробках медичних зображень, включаючи анотацію зображень та використання ланцюгів обробки даних.
• Вміння керувати процесами управління даними, включаючи керування доступом і походженням даних. Досвід роботи з рішеннями MLOps такими як Dataiku, DataRobot тощо, а також інженерія в жорстко регульованих середовищах (наприклад, медичні прилади, транспорт, оборона).