Estados Unidos
B&A
Spectral MD Inc
Científico de Datos II en Deep Learning
Estados Unidos
Dallas, Texas, United States
Python
Traducción automática. Consulta el original.
Resumen del puesto
Buscamos un científico de datos motivado para investigar, desarrollar y mejorar algoritmos de IA/ML para aplicaciones de visión por computadora y atención médica. Este rol implica el desarrollo y la mejora de modelos de deep learning, el mantenimiento de altos estándares de calidad de datos, la optimización de modelos para una implementación eficiente y la traducción de avances en investigación de IA en soluciones prácticas de atención médica. El científico de datos colaborará con socios clínicos y partes interesadas internas para comprender las necesidades clínicas y comerciales y desarrollar soluciones técnicas apropiadas. El candidato ideal será capaz de gestionar de forma independiente proyectos de investigación y desarrollo, al tiempo que contribuye eficazmente dentro de equipos multifuncionales. El éxito en este rol requiere sólidas habilidades técnicas y de comunicación, atención al detalle, persistencia y un compromiso para mantenerse al día con los avances en IA/ML y visión por computadora.
Funciones y responsabilidades esenciales
- Investigar, desarrollar, evaluar y mejorar algoritmos de machine learning y deep learning para aplicaciones de visión por computadora, traduciendo avances en investigación de IA en soluciones prácticas de atención médica.
- Implementar y optimizar pipelines de implementación de modelos para permitir una inferencia eficiente, escalable y optimizada para hardware.
- Aplicar técnicas de optimización de modelos para mejorar la eficiencia computacional y el rendimiento de la inferencia, manteniendo la precisión del modelo.
- Mantener la calidad e integridad de los datos a lo largo del ciclo de vida de los datos para respaldar el desarrollo, entrenamiento y evaluación robustos de algoritmos.
- Colaborar con socios clínicos y partes interesadas internas para comprender las necesidades clínicas y comerciales y traducirlas en soluciones de IA/ML apropiadas.
- Gestionar de forma independiente los proyectos de investigación y desarrollo asignados, desde la formulación del problema hasta la implementación, evaluación y entrega.
- Garantizar la reproducibilidad de los análisis y experimentos mediante documentación clara, flujos de trabajo controlados por versiones y una comunicación eficaz del conocimiento.
- Mantenerse al día con los avances en IA/ML, visión por computadora y tecnologías relacionadas, y evaluar su aplicabilidad a la investigación y el desarrollo en curso.
- Comunicar métodos técnicos, resultados y recomendaciones de manera efectiva tanto a partes interesadas técnicas como no técnicas.
Cualificaciones
- Máster o Doctorado en Ciencias de la Computación, Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Biomédica, Estadística, Matemáticas Aplicadas o un campo cuantitativo relacionado.
- Mínimo de dos años de experiencia profesional o de investigación relevante en visión por computadora. Para candidatos con máster, la experiencia requerida debe ser experiencia profesional obtenida después de completar el título.
Conocimientos, habilidades y aptitudes
- Sólidas habilidades de programación en Python y experiencia en el desarrollo de código mantenible y reproducible para aplicaciones de machine learning.
- Sólida base en arquitecturas de deep learning de última generación (por ejemplo, transformers de visión) para tareas de visión por computadora, incluida la clasificación de imágenes, la detección de objetos y la segmentación semántica.
- Dominio de frameworks y bibliotecas de deep learning, incluidos PyTorch y TensorFlow.
- Sólida comprensión de las métricas de evaluación de IA/ML, metodologías de benchmarking y mejores prácticas para una validación rigurosa de modelos de visión por computadora.
- Sólida comprensión de las técnicas de optimización de modelos, incluido el podado, la cuantificación, la inferencia de precisión mixta y otras estrategias para mejorar la eficiencia computacional y el rendimiento de la inferencia.
- Conocimiento práctico de herramientas de implementación e inferencia de modelos, como ONNX, LibTorch y TensorRT.
- Impulsado por uno mismo y capaz de navegar de forma independiente por problemas de investigación ambiguos, trabajar con datos incompletos y ofrecer resultados de alta calidad.
- Sólidas habilidades de comunicación escrita y verbal, incluida la capacidad de preparar documentación técnica, informes y manuscritos científicos.
Cualificaciones preferidas
- Experiencia trabajando con datos de imágenes multiespectrales y/o hiperespectrales.
- Experiencia con modelos de IA generativa para síntesis y simulación de imágenes médicas.
- Experiencia en la aplicación de metodologías de IA/ML a aplicaciones de atención médica o biomédicas, con contribuciones demostradas a resultados exitosos en investigación, clínicos o de productos.
Requisitos físicos
Períodos prolongados de estar sentado en un escritorio y trabajar en un ordenador.
Viajes
N/A
Igualdad de oportunidades de empleo
Spectral MD, Inc. es un empleador que ofrece igualdad de oportunidades y acción afirmativa. Todos los solicitantes serán considerados para el empleo sin distinción de raza, color, ascendencia, origen nacional, sexo, género, orientación sexual, estado civil, religión, edad, discapacidad, identidad de género, resultados de pruebas genéticas, condición de veterano protegido o cualquier otra característica protegida por las leyes federales, estatales o locales aplicables.
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