Vereinigte Staaten
B&A
Spectral MD Inc
Deep Learning Data Scientist II
Vereinigte Staaten
Dallas, Texas, United States
Python
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Zusammenfassung der Position
Wir suchen einen motivierten Data Scientist, der KI/ML-Algorithmen für Computer Vision und Gesundheitsanwendungen erforscht, entwickelt und verbessert. Diese Rolle umfasst die Entwicklung und Verbesserung von deep learning Modellen, die Aufrechterhaltung hoher Datenqualitätsstandards, die Optimierung von Modellen für eine effiziente Bereitstellung und die Übersetzung von Fortschritten in der KI-Forschung in praktische Gesundheitslösungen. Der Data Scientist wird mit klinischen Partnern und internen Stakeholdern zusammenarbeiten, um klinische und geschäftliche Anforderungen zu verstehen und geeignete technische Lösungen zu entwickeln. Der ideale Kandidat ist in der Lage, Forschungs- und Entwicklungsprojekte selbstständig zu leiten und gleichzeitig effektiv in funktionsübergreifenden Teams mitzuwirken. Erfolg in dieser Rolle erfordert starke technische und kommunikative Fähigkeiten, Liebe zum Detail, Ausdauer und die Verpflichtung, sich über Fortschritte in KI/ML und Computer Vision auf dem Laufenden zu halten.
Wesentliche Aufgaben und Verantwortlichkeiten
- Erforschung, Entwicklung, Bewertung und Verbesserung von Algorithmen für machine learning und deep learning für Computer Vision-Anwendungen, wobei Fortschritte in der KI-Forschung in praktische Gesundheitslösungen umgesetzt werden.
- Implementierung und Optimierung von Modelldepoyment-Pipelines zur Ermöglichung effizienter, skalierbarer und hardwareoptimierter Inferenz.
- Anwendung von Modelloptimierungstechniken zur Verbesserung der Recheneffizienz und Inferenzleistung bei gleichzeitiger Beibehaltung der Modellgenauigkeit.
- Aufrechterhaltung der Datenqualität und -integrität über den gesamten Datenlebenszyklus hinweg zur Unterstützung robuster Algorithmenentwicklung, -schulung und -bewertung.
- Zusammenarbeit mit klinischen Partnern und internen Stakeholdern, um klinische und geschäftliche Anforderungen zu verstehen und diese in geeignete KI/ML-Lösungen zu übersetzen.
- Selbstständige Verwaltung zugewiesener Forschungs- und Entwicklungsprojekte von der Problemformulierung bis zur Implementierung, Bewertung und Lieferung.
- Sicherstellung der Reproduzierbarkeit von Analysen und Experimenten durch klare Dokumentation, versionierte Workflows und effektiven Wissensaustausch.
- Auf dem Laufenden bleiben über Fortschritte in KI/ML, Computer Vision und verwandten Technologien und deren Anwendbarkeit auf laufende Forschungs- und Entwicklungsarbeiten bewerten.
- Effektive Kommunikation technischer Methoden, Ergebnisse und Empfehlungen an technische und nicht-technische Stakeholder.
Qualifikationen
- M.S. oder Ph.D. in Informatik, Elektrotechnik, Biomedizintechnik, Statistik, angewandter Mathematik oder einem verwandten quantitativen Bereich.
- Mindestens zwei Jahre relevante Forschungs- oder Berufserfahrung im Bereich Computer Vision. Für Kandidaten mit Master-Abschluss muss die erforderliche Erfahrung nach Abschluss des Studiums erworben worden sein.
Kenntnisse, Fähigkeiten und Fertigkeiten
- Starke Programmierkenntnisse in Python und Erfahrung in der Entwicklung von wartbarem, reproduzierbarem Code für Anwendungen im Bereich machine learning.
- Starke Grundlage in modernen deep learning Architekturen (z. B. Vision Transformers) für Computer Vision-Aufgaben, einschließlich Bildklassifizierung, Objekterkennung und semantischer Segmentierung.
- Beherrschung von deep learning Frameworks und Bibliotheken, einschließlich PyTorch und TensorFlow.
- Starkes Verständnis von KI/ML-Evaluierungsmetriken, Benchmarking-Methoden und Best Practices für eine rigorose Validierung von Computer Vision-Modellen.
- Solides Verständnis von Modelloptimierungstechniken, einschließlich Pruning, Quantisierung, Mixed-Precision-Inferenz und anderer Strategien zur Verbesserung der Recheneffizienz und Inferenzleistung.
- Praktische Kenntnisse von Tools für Modelldepoyment und Inferenz, wie ONNX, LibTorch und TensorRT.
- Eigeninitiative und Fähigkeit, mehrdeutige Forschungsprobleme selbstständig zu bewältigen, mit unvollständigen Daten zu arbeiten und qualitativ hochwertige Ergebnisse zu liefern.
- Starke schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten, einschließlich der Fähigkeit, technische Dokumentationen, Berichte und wissenschaftliche Manuskripte zu erstellen.
Bevorzugte Qualifikationen
- Erfahrung mit multispektralen und/oder hyperspektralen Bilddaten.
- Erfahrung mit generativen KI-Modellen für die Synthese und Simulation medizinischer Bilder.
- Erfahrung in der Anwendung von KI/ML-Methoden auf Gesundheits- oder biomedizinische Anwendungen, mit nachgewiesenen Beiträgen zu erfolgreichen Forschungs-, klinischen oder Produktergebnissen.
Körperliche Anforderungen
Längere Zeit im Sitzen am Schreibtisch und Arbeit am Computer.
Reise
N/A
Chancengleichheit
Spectral MD, Inc. ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit und affirmative Maßnahmen fördert. Alle Bewerber werden unabhängig von Rasse, Hautfarbe, Herkunft, nationaler Herkunft, Geschlecht, sexueller Orientierung, Familienstand, Religion, Alter, Behinderung, Geschlechtsidentität, Ergebnissen genetischer Tests, geschütztem Veteranenstatus oder anderen durch geltende Bundes-, Landes- oder lokale Gesetze geschützten Merkmalen berücksichtigt.
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