Senior Data Scientist – GenAI

Должность: Старший специалист по данным – GenAI Местоположение: Бангалор, Индия

Местоположение: Бангалор, Индия Занятость: Полная Мы ищем Старшего специалиста по данным – Gen AI с практическим опытом создания и внедрения решений на основе данных. Вы будете тесно сотрудничать с кросс-функциональными командами для извлечения информации, разработки моделей машинного обучения и внедрения масштабируемых аналитических решений на различных облачных платформах. В качестве Старшего специалиста по данным – Gen AI вы будете играть ключевую роль в использовании данных для достижения лучших результатов, повышения производительности и улучшения жизни тех, кому служат наши клиенты. Ключевые обязанности: • Способность проектировать и разрабатывать модели ML, Gen AI, NLP, LLM для конвейеров данных AI. Компоненты модели будут включать сбор данных, предварительную обработку, Retrieval Augmented Generation (RAG), разработку моделей NLP/LLM, дообучение и инженерию подсказок. • Анализировать большие, сложные наборы данных в области здравоохранения, включая электронные медицинские карты (EHR) и данные о страховых случаях. • Разрабатывать статистические модели для стратификации риска пациентов, оптимизации лечения, управления здоровьем населения и оптимизации цикла доходов. • Создавать модели для поддержки принятия клинических решений, прогнозирования исходов лечения пациентов, улучшения качества обслуживания и оптимизации цикла доходов. • Создавать и поддерживать автоматизированные конвейеры данных для аналитики и отчетности в режиме реального времени. • Работать со стандартами данных в области здравоохранения (HL7 FHIR, ICD-10, CPT, SNOMED CT) и обеспечивать соответствие нормативным требованиям. • Разрабатывать и внедрять модели в облачных средах, создавая визуализации для заинтересованных сторон. • Представлять выводы и рекомендации кросс-функциональным командам, включая клиницистов, менеджеров по продуктам и руководителей. Требуемая квалификация: • Степень бакалавра в области науки о данных, статистики, информатики, математики или смежной количественной области. • 5-7 лет практического опыта в области науки о данных, аналитики или машинного обучения. • Знание практик ML Ops для внедрения и операционализации моделей AI. • Знакомство с облачными платформами (Azure, AWS, GCP) и контейнеризированными развертываниями (Docker, Kubernetes). • Подтвержденный опыт работы с большими наборами данных и статистическим моделированием. • Владение Python или R для анализа данных и машинного обучения. • Опыт работы с SQL и системами управления базами данных. • Знание фреймворков машинного обучения, таких как scikit-learn, TensorFlow, PyTorch. • Знакомство с инструментами визуализации данных, такими как Tableau, Power BI, matplotlib, ggplot2. • Опыт работы с системами контроля версий (Git) и практиками совместной разработки. • Прочная основа в статистике, проверке гипотез и экспериментальном дизайне. • Опыт работы с методами обучения с учителем и без учителя. • Знание предварительной обработки данных, инженерии признаков и валидации моделей. • Понимание методов A/B тестирования и причинно-следственного анализа. • Опыт работы с облачными платформами и технологиями больших данных, такими как Spark, Hadoop. Что вам понадобится для успеха (требуемые навыки): • Опыт работы с большими языковыми моделями (LLM): не менее 5 лет практического опыта работы с предварительно обученными языковыми моделями (GPT, BERT, T5), включая дообучение, инженерию подсказок и методы оценки моделей. Опыт работы с LLM должен включать модели Claude, Llama. Понимание методов RAG является критически важным навыком. • Фреймворки генеративного ИИ: знание библиотек и фреймворков генеративного ИИ, таких как Hugging Face Transformers, Lang Chain, OpenAI API или аналогичных платформ для создания и развертывания приложений ИИ. • Инженерия и оптимизация подсказок: опыт проектирования, тестирования и оптимизации подсказок для различных вариантов использования, включая генерацию текста, резюмирование, классификацию и приложения разговорного ИИ. • Векторные базы данных и эмбеддинги: знание векторного поиска по сходству, моделей эмбеддингов и векторных баз данных (Pinecone, Weaviate, Chroma) для создания систем с расширенным поиском (RAG). • Оценка моделей ИИ: опыт использования методологий оценки генеративных моделей, включая оценки BLEU, метрики ROUGE, фреймворки человеческой оценки и методы обнаружения предвзятости. • Мультимодальные системы ИИ: знакомство с мультимодальными генеративными моделями, объединяющими текст, изображения и другие типы данных, включая опыт работы с моделями «видение-язык» и кросс-модальными приложениями. • Безопасность и согласованность ИИ: понимание практик ответственного ИИ, включая фильтрацию контента, смягчение предвзятости, обнаружение галлюцинаций и методы обеспечения соответствия результатов ИИ бизнес-требованиям и этическим руководствам. Предпочтительные навыки: • Не менее 1 года опыта работы с данными в области здравоохранения или в ИТ-средах здравоохранения. • Знакомство с системами электронных медицинских карт (EHR) и рабочими процессами в здравоохранении. • Понимание правил конфиденциальности данных в сфере здравоохранения (HIPAA, HITECH). • Знание стандартов клинических данных и фреймворков интероперабельности. • Знание практик MLOps и конвейеров развертывания моделей. • Знакомство с обработкой естественного языка для анализа клинического текста. • Опыт анализа временных рядов для данных мониторинга пациентов. Netsmart гордится тем, что является рабочим местом с равными возможностями и работодателем, придерживающимся политики позитивных действий, предоставляющим равные возможности трудоустройства и карьерного роста всем лицам. Мы ценим разнообразие и стремимся создавать инклюзивную среду для всех сотрудников. Все кадровые решения в Netsmart, включая, но не ограничиваясь наймом, приемом на работу, продвижением по службе и переводом, основаны на производительности, квалификации, способностях, образовании и опыте. Netsmart не дискриминирует в отношении возможностей или практики трудоустройства по признаку расы, цвета кожи, религии, пола (включая беременность), сексуальной ориентации, гендерной идентичности или выражения, национального происхождения, возраста, физических или умственных недостатков, прошлой или настоящей военной службы или любого другого статуса, защищенного законами или нормативными актами в местах, где мы работаем. Netsmart стремится обеспечить здоровую и безопасную рабочую среду и, как государственный подрядчик, Netsmart обязуется поддерживать рабочую среду, свободную от наркотиков, в соответствии с применимым федеральным законодательством. В соответствии с политикой Netsmart все кандидаты после получения предложения должны успешно пройти проверку биографии перед трудоустройством, которая проводится за счет Netsmart.