Middle ML (NLP) Engineer (робочі години США) в Ralabs

Ми шукаємо інженера Middle ML (NLP) , який захоплюється революцією в індустрії медичної документації.

Ідея проекту

Наш клієнтський проект має на меті модернізувати спосіб обробки та передачі медичних записів. Вони вирішують проблему застарілої та неефективної практики керування даними пацієнтів, яка часто включає факсимільні апарати та може призвести до втрати або затримки інформації, непотрібного перезамовлення тестів і навіть позовів про недбалість.

Рішення полягає в оцифровувати передачу та оприлюднення даних пацієнтів, забезпечуючи більш надійний і безпечний метод обробки цієї важливої ​​інформації. Цей цифровий підхід покликаний покращити результати пацієнтів, забезпечивши, щоб усі відповідні дані про стан здоров’я були легко доступними, коли і де це потрібно.

Стек технологій

Основні завдання /випадками використання мають бути головним чином категоризація, узагальнення та багато мовних завдань на кшталт цього. Ми використовуємо Python і кілька різних моделей, OpenAI, Llama3.

Команда

З боку клієнта, буде принаймні 10 дуже потужного програмного забезпечення інженери з центру розробки програмного забезпечення та інновацій — Сан-Франциско.
На стороні Ralabs у нас є 2 розробників повного стеку та менеджер проекту.

Гадини роботи?

Ви зможете спілкуватися безпосередньо з командою США. Важливо бути готовим до праці в години роботи в США (приблизно 21-22 за центральноєвропейським часом).

З боку Ralabs у нас є 2 розробників із повним набором і менеджер проекту.

Скільки етапів співбесіди?

— Співбесіда з рекрутером — до 30 хв.;

— Технічна співбесіда — до 1 год.;

— Інтерв’ю з клієнтом англійською мовою — до 1 год.

Вимоги:

< li>2+ роки досвіду роботи інженером ML ;
• Досвід роботи з Python та інструментами ML для Python;
• Досвід роботи з OpenAI, Llama3;
• Досвід роботи в AI/ML;
• Рівень англійської мови вище середнього.

Обов’язки:

< li>Спілкування з клієнтом щодо вимог;
• Пряме спілкування з командою розробників і клієнтами;
• Участь у плануванні спринту та оцінці завдань;
• Робота з інженерами найкращі практики, напр. проводити ретельний аналіз коду, щоб забезпечити якість коду.