Инженер среднего ML (NLP) (рабочее время в США) в Ralabs

Мы ищем инженера среднего  ML (NLP) , который увлечен революцией в индустрии медицинских записей.

Идея проекта

Наш клиентский проект направлен на модернизацию способов обработки и передачи медицинских записей. Они решают проблему устаревших и неэффективных методов управления данными пациентов, которые часто задействуют факсимильные аппараты и могут привести к потере или задержке информации, ненужному изменению порядка тестов и даже искам о халатности.

Решение состоит в том, чтобы оцифровать передачу и выпуск данных пациентов, предоставив более надежный и безопасный метод обработки этой важной информации. Этот цифровой подход предназначен улучшить результаты лечения пациентов, обеспечив доступность всех соответствующих медицинских данных, когда и где они необходимы.

Технический стек

Основные задачи Сценарии /use должны быть в основном категоризацией, обобщением и множеством подобных языковых задач. Мы используем Python и несколько разных моделей, OpenAI, Llama3.

Команда

Со стороны клиента будет минимум 10 очень сильных программ. инженеры из центра разработки программного обеспечения и инноваций — Сан-Франциско.
Со стороны Ralabs у нас есть 2 разработчика полного стека и менеджер проекта.

Рабочее время?

Вы сможете напрямую общаться с командой США. Важно быть готовым к работе в часы работы в США (примерно 21-22 CET).

Со стороны Ralabs у нас есть 2 разработчика полного стека и менеджер проекта.

Со стороны Ralabs у нас есть 2 разработчика полного стека и менеджер проекта.

p>

Сколько этапов собеседования?

— Интервью с рекрутером — до 30 мин.;

— Техническое собеседование — до 1 часа;

— Собеседование с клиентом на английском языке — до 1 часа.

Требования:

< li>2+ года опыта работы инженером ML;
• Опыт работы с Python и инструментами ML для Python;
• Опыт работы с OpenAI, Llama3;
• Опыт работы в сфере AI/ML;
• Уровень английского языка выше среднего.

Обязанности:

< li>Общение с клиентом о требованиях;
• Прямое общение с командой разработчиков и клиентами;
• Участие в планировании спринта и оценке задач;
• Работа с инженерами лучшие практики, например проводить тщательные проверки кода, чтобы обеспечить его качество.