Краткое описание должности
Инженер по машинному обучению будет отвечать за полный цикл разработки и внедрения больших языковых моделей и моделей машинного обучения, с основным упором на предварительную обработку данных, обучение моделей и тонкую настройку с использованием крупномасштабных наборов медицинских данных. Эта должность требует глубокого понимания больших языковых моделей, принципов машинного обучения, инженерии данных и опыта работы с конфиденциальными медицинскими данными.
Основные обязанности
- Предварительная обработка данных: Очистка, преобразование и подготовка больших, сложных наборов медицинских данных для разработки моделей машинного обучения. Это включает обработку пропущенных значений, обнаружение выбросов, инженерию признаков и нормализацию данных. Определение, сбор и кураторство соответствующих отраслевых наборов данных для переобучения моделей. Форматирование данных соответствующим образом для выбранной LLM и конвейера обучения.
- Обучение и тонкая настройка моделей: Проектирование, обучение и тонкая настройка различных LLM на обширных медицинских данных для решения конкретных клинических или операционных задач. Настройка и управление средой обучения, включая GPU-инстансы и необходимое программное обеспечение. Обучение и тонкая настройка предварительно обученных LLM на пользовательском наборе данных для достижения конкретных целей. Экспериментирование с гиперпараметрами, такими как скорость обучения, размер пакета и эпохи обучения, и их тонкая настройка для оптимизации производительности модели. Интеграция структурированных + неструктурированных данных (мультимодальные/многовходовые модели).
- Оценка и оптимизация моделей: Оценка производительности моделей с использованием соответствующих метрик, выявление областей для улучшения и внедрение стратегий оптимизации.
- Разработка конвейеров: Разработка и поддержка надежных и масштабируемых конвейеров данных и ML для обучения моделей, инференса и развертывания.
- Сотрудничество: Тесное сотрудничество с научными сотрудниками по данным, клиницистами и инженерами-программистами для понимания требований, интеграции моделей в производственные системы и обеспечения соответствия требованиям конфиденциальности и безопасности данных.
- Исследования и разработки: Быть в курсе последних достижений в области машинного обучения и ИИ в здравоохранении, а также изучать новые технологии и методологии для улучшения наших решений.
- Документация: Поддержание четкой и всесторонней документации по моделям, конвейерам данных и результатам экспериментов.
Требования
Образование: Степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук, машинного обучения, искусственного интеллекта или смежной количественной области.
Опыт работы:
- Более 5 лет опыта работы в области инженерии машинного обучения или на аналогичной должности.
- Подтвержденный опыт предварительной обработки крупномасштабных данных, обучения LLM/моделей и тонкой настройки.
- Опыт распределенного обучения (PyTorch Distributed, DeepSpeed, Ray, Hugging Face Accelerate).
- Опыт оптимизации GPU/TPU, управления памятью для больших языковых моделей.
- Опыт работы с медицинскими данными крайне желателен.
Технические навыки:
- Владение Python и соответствующими библиотеками ML (например, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Pandas, NumPy).
- Глубокое понимание различных алгоритмов машинного обучения, больших языковых моделей и архитектур глубокого обучения.
- Опыт работы с облачными платформами (например, GCP, AWS) и фреймворками распределенных вычислений (например, Spark) является плюсом.
- Знакомство с практиками и инструментами MLOps.
Гибкие навыки:
- Отличные навыки решения проблем и аналитические способности.
- Сильные коммуникативные навыки и навыки сотрудничества.
- Способность работать самостоятельно и в команде в быстро меняющейся среде.
Разрешение на работу:
Должен быть гражданином США, иметь грин-карту или действующую визу H1B, находясь в США.
Преимущества
Почему стоит присоединиться к нам?
Присоединиться к C the Signs — это не просто создание ИИ; это формирование будущего здравоохранения. Если вы технический лидер с непоколебимой верой в силу ИИ для спасения жизней и способностью воплощать это в жизнь в больших масштабах, это ваша возможность оказать ощутимое глобальное влияние.
Преимущества:
- Конкурентоспособная заработная плата и пакет льгот.
- Гибкие условия работы (доступны удаленные или гибридные варианты).
- Возможность работать над меняющими жизнь ИИ-технологиями, которые напрямую влияют на исходы лечения пациентов.
- Присоединиться к команде, которая сочетает в себе передовые инновации с миссией по спасению жизней и улучшению справедливости в области здравоохранения.
- Возможности для непрерывного обучения с доступом к новейшим инструментам и достижениям в области ИИ и здравоохранения.
