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

Середній ML (NLP) інженер (години роботи в США)

віддалено

Ми шукаємо Middle ML (NLP) інженер який захоплюється революцією в індустрії медичних записів.

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 тому, щоб оцифрувати передачу та оприлюднення даних пацієнтів, забезпечивши надійніший і безпечніший метод обробки цієї важливої ​​інформації. Цей цифровий підхід покликаний покращити результати лікування пацієнтів, забезпечивши доступність усіх відповідних даних про здоров’я, коли і де це необхідно.

Технічний стек

Основними завданнями/випадками використання мають бути головним чином категоризація, узагальнення та багато мовних завдань, як це. Ми використовуємо Python і кілька різних моделей, OpenAI, Llama3.

Команда

З боку клієнта буде принаймні 10 дуже сильних інженерів програмного забезпечення з центру розробки програмного забезпечення та інновацій — Сан-Франциско.
З боку Ralabs у нас є 2 розробники повного стеку та менеджер проекту.

Години роботи?

Ви зможете спілкуватися безпосередньо з командою США. Важливо бути готовим працювати в години роботи в США (приблизно 21-22 CET).

З боку Ralabs у нас є 2 розробники повного стеку та менеджер проекту.

Скільки етапів співбесіди?

— Співбесіда з рекрутером — до 30 хв.;

— Технічна співбесіда — до 1 год.;

— Співбесіда з клієнтом англійською мовою — до 1 год.

Вимоги:

• 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;
• Англійська мова на рівні вище середнього.

Обов'язки:

• Комунікація з клієнтом щодо вимог;
• Пряме спілкування з командою розробників і клієнтами;
• Участь у плануванні спринту та оцінці завдань;
• Працювати з передовим інженерним досвідом, напр. проводити ретельний аналіз коду, щоб забезпечити якість коду.