Инженер компьютерного зрения в Better Medicine

Мы используем DL, чтобы улучшить жизнь пациентов. Мы создаем системы, которые помогают рентгенологам путем точной сегментации, измерения и характеристики раковых поражений на основе компьютерной томографии. При проведении клинических исследований рака почки и наличии моделей сегментации MPV для областей печени и поджелудочной железы нашим следующим стратегическим направлением являются раковые узлы легких.

Необходимые навыки и опыт:

• Большой опыт (>5 лет) разработки конвейеров глубокого обучения и классического компьютерного зрения, охватывающих различные задачи: обнаружение, сегментацию, классификацию и регистрацию.
• Надежный. знание классических алгоритмов машинного обучения.
• Линейная алгебра и статистика.
• Написание качественного, чистого, поддерживаемого, протестированного и эффективного кода.
• Опыт работы с большими наборы данных изображений большого размера (> 100 ГБ).
• Английский язык на уровне выше среднего, хорошие коммуникативные навыки и умение давать обратную связь.
• Очень желательно. Опыт работы с данными 3D-изображений (в идеале в медицинской сфере, КТ, МРТ и т. д.). Практический опыт работы с MLOps также будет актуален в будущем (развертывание моделей/мониторинг/управление версиями, автоматическое переобучение и т. д.)

Наш технологический стек:

• Глубокое обучение: PyTorch, PyTorch Lightning, Hydra, MONAI, DVC/MLflow (или другие альтернативы)
• Классическое резюме: OpenCV , ScikitImage, SciPy
• Классическое машинное обучение: Scikit-learn
• Другое: NumPy, Pandas, Matplotlib (или любые другие альтернативы)
• Инфра: Google Cloud, Docker , CircleCI для CI/CD.

Как будут выглядеть первые шесть месяцев на этой должности:

• Повысить чувствительность существующего конвейера для обнаружения/сегментации узлов рака легких.
• Внедрить модели классификации для дифференциации узлов в легких на различные типы текстуры (твердые, частично твердые, нетвердые) и измерить клинически значимые характеристики найденных объектов (объем, площадь поверхности, длинная/короткая ось и т. д.)
• -  Исследовать научные статьи для сбора и повторной реализации идей SOTA по заданной проблеме
< li>Совместная организация тесной обратной связи между созданными моделями и экспертами в предметной области (радиологами и другими медицинскими экспертами).
• Принятие участия в клинических исследованиях в реальных условиях больницы, чтобы доказать надежность разработанных алгоритмов.< /li>
• Сотрудничать с командой разработчиков продуктов для интеграции обученных моделей в существующий рабочий процесс радиологии (наша собственная программа просмотра изображений и аннотаторов).
• Проведение (и получение) проверок кода и предоставление (и получение) ) обратная связь со своими коллегами.
•  Разработка системы оценки динамики раковых опухолей (задача регистрации 3D-изображений) + постановка системы активного обучения для эффективного переобучения модели с минимальным участием врачей-рентгенологов.
• li>

Преимущества:

• Вы получите опционы на акции компаний на ранней стадии, если присоединитесь к нам в полном объеме. время.
• Соавторство научных статей в ведущих журналах/конференциях в этой области.
• Опыт работы в медицинской компании, ориентированной на продукты.
• Свобода решения. проблемы на твоем пути.
• Возможность оказать реальное влияние.
• Множество возможностей развития.
• У нас гибкий график работы.
• Мы по-настоящему удаленная компания. Наша небольшая команда сейчас разбросана по Таллинну, Тарту, Лондону и Львову.

Вероятно, вы добьетесь успеха, если...

• Дружелюбный командный игрок.

• Обладает способностью решать проблемы и способностью предлагать повторяющиеся решения в рамках группы.

  >

  сотрудничество и открытость.

• Умение работать независимо и находить собственные

  решения сложных задач.

  >

• Нравится брать на себя ответственность за решение проблем и иметь опыт руководства

  разработками и исследованиями.

• Имейте отличное общение навыки и способность излагать сложные

  технические концепции нетехнической аудитории.

• Высокий уровень самоорганизации, ответственности и ответственности.

• Имейте навыки работы с технологиями и продуктами. Увлечен технологиями, продуктами,

  наукой и медициной.