AI kutató (AI Scientist)

Stack

Feladatok

• ▹Gépi tanulási modellek tervezése, fejlesztése és üzembe helyezése klinikai és egészségügyi adatokból nyert insightokhoz, beleértve NLP-feladatokat publikációkon, vizsgálati adatokon és orvosi igényléseken
• ▹ML pipeline-ok építése és optimalizálása nagy léptékű, elosztott rendszereken Apache Spark és felhő-natív eszközök segítségével
• ▹Strukturált és strukturálatlan adatforrásokkal dolgozás prediktív modellek, osztályozó rendszerek és entitásfeloldási megoldások fejlesztéséhez
• ▹Együttműködés adatmérnökökkel az ML modellek termelési ETL-folyamatokba integrálásában
• ▹Együttműködés MLOps csapatokkal a modellek üzemeltetésében: monitorozás, újratanítás, verziózás
• ▹Modellteljesítmény kiértékelése és eredmények bemutatása technikai és nem technikai érdekeltek felé
• ▹Az NLP, mélytanulás és egészségügyi AI-alkalmazások fejlődésének nyomon követése

Elvárások

• ▹5+ év gyakorlati tapasztalat gépi tanulásban, adattudományban vagy alkalmazott AI-szerepkörökben
• ▹Erős Python-ismeret, valamint SQL és R alapszintű ismerete
• ▹Mély tapasztalat ML keretrendszerekkel, mint a TensorFlow és PyTorch
• ▹Bizonyított tapasztalat nagy léptékű adat-pipeline-okon futó modellek építésében Apache Spark (PySpark) segítségével
• ▹NLP-technikák ismerete: szövegosztályozás, névelem-felismerés, információkinyerés, transzformer-alapú modellek
• ▹Felhőplatformok ismerete (előny az Azure), valamint Databricks, Delta Lake, Kubernetes
• ▹Tapasztalat adatmérnöki és MLOps csapatokkal való szoros együttműködésben termelési környezetben

Soft skillek

A munkáltatóról

A H1 küldetése, hogy a legjobb egészségügyi információkhoz való hozzáférés alapvető emberi jog legyen. A csapatok adatok és AI-technológia erejét használják, hogy áttörő orvosi meglátásokat nyerjenek, és ezekkel javítsák a betegek kimeneteit, valamint a gyógyszerfejlesztési életciklust.