Senior Member of Technical Staff- Machine Learning

Должность: Старший сотрудник технического отдела — Машинное обучение Местоположение: Бангалор — Уайтфилд, Индия

Местоположение: Бангалор — Уайтфилд, Индия Занятость: Полная Присоединяйтесь к нам, чтобы создать процветающую экосистему, предоставляющую доступное, высококачественное и устойчивое здравоохранение для всех. Инженер по машинному обучению — Старший сотрудник технического отдела (Старший специалист) Обзор роли: Вы будете проектировать, создавать и внедрять передовые решения в области машинного и глубокого обучения, которые улучшают клинические и операционные результаты для поставщиков медицинских услуг. Эта очная должность находится в Пуне, Индия, и требует 3–5 лет соответствующего опыта. Успешный кандидат будет тесно сотрудничать с командами разработчиков продуктов, данных и платформ для переноса моделей из исследовательских этапов в производственные и будет подчиняться старшему менеджеру по инжинирингу. Обзор команды: Мы ищем старшего инженера по машинному обучению в команду Data Science в составе подразделения Athena Clinicals. Вы будете работать с командой над разработкой и внедрением моделей машинного обучения для различных медицинских продуктов и областей. Команда Data Science применяет машинное обучение для решения сложнейших задач в области здравоохранения. Мы сотрудничаем с менеджерами по продуктам, клиницистами и инженерными командами для преобразования клинических и операционных проблем в измеримые варианты использования ML. Наша работа охватывает полный жизненный цикл модели: исследовательский анализ, создание признаков, разработку моделей, строгую оценку, воспроизводимость, автоматизированные конвейеры обучения и контролируемое внедрение в производственную среду. Команда применяет ряд методов — от традиционного контролируемого обучения до современного глубокого обучения и генеративного ИИ — для решения таких задач, как понимание документов, клинический NLP, рабочие процессы клиницистов и т. д. Мы уделяем большое внимание безопасности моделей, их объяснимости и измеримому воздействию на оказание медицинской помощи и операционную деятельность. Команда тесно сотрудничает с инженерами платформы для внедрения передовых моделей с использованием облачных технологий и производственной оркестровки (CI/CD, контейнеризация, оркестровка), и мы стремимся сделать ML применимым, наблюдаемым и поддерживаемым в масштабе всего портфеля продуктов athenahealth. О вас: Вам нравится полностью отвечать за техническую работу и решать сложные задачи. Вы следите за достижениями в области машинного обучения, особенно в области глубокого обучения и генеративного ИИ, и вдумчиво применяете их к реальным потребностям продукта. У вас есть практический опыт создания, оценки и внедрения моделей ML и глубокого обучения, и вы свободно общаетесь результатами и компромиссами с техническими и нетехническими заинтересованными сторонами. Вы пишете чистый, хорошо документированный код и эффективно сотрудничаете с межфункциональными командами для создания надежных, аудируемых решений. Вас мотивирует улучшение результатов лечения пациентов с использованием данных и моделей. Основные обязанности: • Разработка готовых к производству моделей машинного и глубокого обучения с использованием Python и соответствующих библиотек. • Реализация и оценка сложных архитектур нейронных сетей (NLP и/или компьютерное зрение) для медицинских случаев использования. • Проектирование и построение конвейеров данных и рабочих процессов создания признаков. • Интеграция моделей в масштабируемые производственные среды с использованием паттернов контейнеризации и оркестровки. • Оптимизация производительности моделей, проведение анализа ошибок и разработка строгих процессов валидации и мониторинга. • Сотрудничество с менеджерами по продуктам, клиницистами и инженерами для преобразования клинических проблем в измеримые ML-решения и критерии приемки. • Оценка и внедрение фреймворков глубокого обучения, моделей на основе трансформеров и методов фундаментальных моделей (LLM/GenAI) для решения проблем продукта. • Применение методов проектирования запросов (prompt engineering) и оптимизации для улучшения результатов генеративного ИИ и соответствия требованиям продукта. • Ожидание в отношении компетенции в области ИИ: Интеграция возможностей ИИ и генеративных моделей в рабочие процессы разработки — оценка новых инструментов ИИ и вариантов моделей на предмет соответствия продукту, прототипирование ответственного использования и рекомендации лучших практик для безопасного, надежного внедрения функций ИИ, улучшающих принятие клинических и операционных решений. • Четкое письменное и устное изложение технических компромиссов, проектных решений и ограничений моделей. Дополнительные обязанности: • Исследование и прототипирование новых архитектур моделей или стратегий обучения, релевантных целям продукта. • Поддержка рабочих процессов тонкой настройки моделей и трансферного обучения для LLM-моделей, специфичных для домена. • Вклад во внутренние инструменты и общие библиотеки для воспроизводимого обучения и оценки. • Участие в обзорах дизайна, обзорах кода и межкомандных технических обсуждениях. • Помощь в определении приоритетов сбора и маркировки данных в сотрудничестве с командами продуктов и аннотаций. • Вклад в документацию по управлению моделями, воспроизводимости и руководства по поддержке по вызову. • Наставничество младших инженеров и вклад в обмен знаниями внутри команды. • Помощь в оптимизации производительности и затрат для рабочих нагрузок обучения и инференса. • Участие в проверках безопасности и конфиденциальности, связанных с данными моделей и их развертыванием. • Посещение и участие в общественных дискуссиях по безопасности ML, справедливости и ответственным практикам ИИ. Ожидаемое образование и опыт: • Степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук, электротехники, статистики, математики или смежной области (или эквивалентный практический опыт). • 3–5 лет практического опыта создания и внедрения моделей машинного или глубокого обучения в производственную среду. • Владение Python, SQL и средами Unix/Linux. • Опыт разработки и внедрения моделей глубокого обучения со сложными архитектурами нейронных сетей. • Знакомство с фреймворками глубокого обучения (такими как PyTorch или TensorFlow), трансформерными моделями и библиотеками для NLP/vision. • Опыт работы с LLM, методами генеративного ИИ и проектированием запросов; обучение и тонкая настройка LLM. • Знакомство с методами NLP или компьютерного зрения и метриками оценки. • Опыт работы с облачными средами и инфраструктурой является обязательным; практический опыт работы с AWS, Kubernetes, Docker, Harness, EKS является обязательным. • Отличные навыки устного и письменного общения для межфункционального сотрудничества и подготовки документации для заинтересованных сторон. О athenahealth Наше видение: В индустрии, которая становится все более сложной с каждым днем, мы выступаем за простоту. Мы предлагаем ИТ-решения и экспертные услуги, которые устраняют повседневные препятствия, мешающие поставщикам медицинских услуг полностью сосредоточиться на своих пациентах — на основе нашего видения создать процветающую экосистему, которая обеспечивает доступное, высококачественное и устойчивое здравоохранение для всех. Культура нашей компании: Наши талантливые сотрудники — или, как мы их называем, athenistas — вдохновляют инновации и страсть, необходимые для достижения нашего видения. Мы — разнообразная группа мечтателей и деятелей с уникальными знаниями, опытом, предысторией и взглядами. Мы объединяемся как решатели проблем, ориентированных на миссию, с глубоким желанием достичь нашего видения и сделать наше время здесь значимым. Наша отмеченная наградами культура построена на общих ценностях инклюзивности, подотчетности и поддержки. Наша приверженность DEI: Наше видение доступного, высококачественного и устойчивого здравоохранения для всех требует устранения неравенства, которое стоит на пути. Это одна из причин, по которой мы уделяем приоритетное внимание разнообразию, справедливости и инклюзивности во всех аспектах нашего бизнеса, от привлечения и удержания разнообразного персонала до поддержания инклюзивной среды для athenistas, наших партнеров, клиентов и сообществ, где мы работаем и где мы обслуживаем. Что мы можем вам предложить: Наряду с медицинскими и финансовыми льготами, athenistas получают льготы, специфичные для каждого места, включая поддержку проезда, программы помощи сотрудникам, оплату обучения, группы поддержки сотрудников и коллаборативные рабочие пространства — некоторые офисы даже приветствуют собак. Мы также способствуем лучшему балансу между работой и личной жизнью для athenistas благодаря нашей гибкости. Хотя мы знаем, что совместная работа в офисе имеет решающее значение для нашего видения, мы признаем, что не вся работа должна выполняться в офисной среде полный рабочий день. Благодаря постоянному общению и инструментам цифрового сотрудничества athenahealth позволяет сотрудникам находить баланс, который кажется полноценным и продуктивным для каждой индивидуальной ситуации. В дополнение к нашим традиционным льготам и привилегиям, мы спонсируем мероприятия в течение года, включая книжные клубы, выступления приглашенных спикеров и хакатоны. Мы предоставляем athenistas культуру компании, основанную на обучении, поддержку вовлеченной команды и инклюзивную среду, где ценятся все сотрудники. Узнайте больше о нашей культуре и льготах здесь: athenahealth.com/careers