مهندس التعلم الألى

EPAM Systems

هل أنت شغوف ببناء نماذج الذكاء الاصطناعي المتطورة وإحيائها في بيئات الإنتاج القابلة للتوسع؟ في EPAM، نحن نبحث عن مهندس تعلم آلي بملف هجيني في علم البيانات وMLOps لدعم مشروع تحويل الرعاية الصحية الرئيسي المتماشي مع رؤية أبوظبي الرقمية للصحة لعام 2025. ستعمل عند تقاطع علم البيانات، وهندسة البرمجيات، والبنية التحتية السحابية لتصميم وبناء ونشر ومراقبة حلول الذكاء الاصطناعي التي تعالج تحديات الرعاية الصحية الحقيقية من الرعاية الشخصية والأتمتة إلى الامتثال التنظيمي وتحسين العمليات. المسؤوليات تحليل مجموعات البيانات الصحية الكبيرة والمعقدة لتوليد رؤى ونمذجة أنماط المرضى والسريرية والتشغيلية بناء وتدريب وتقييم نماذج التعلم الآلي باستخدام تقنيات إحصائية وعميقة التعلم (مثل، NLP، CV، LLMs) التعاون مع الأطباء والمساهمين في الأعمال لترجمة احتياجات المجال إلى حلول قائمة على البيانات استخدام أطر التجريب لمقارنة أداء النماذج والتحقق من النتائج هندسة ML وعملياتها (MLOps) تصميم وصيانة خطوط أنابيب ML من البداية إلى النهاية من إدخال البيانات إلى النشر والمراقبة حزم النماذج في واجهات برمجة التطبيقات وخدمات الميكرو الإنتاجية، وضمان القابلية للتوسع والأداء تنفيذ خطوط أنابيب CI/CD، التحكم في الإصدارات وإدارة دورة حياة النموذج باستخدام أدوات مثل MLflow وAzure DevOps وDatabricks مراقبة النماذج المنشورة من حيث الانحراف والوقت والدقة وأتمتة سير العمل لإعادة التدريب عند الضرورة الاستفادة من الحاويات والتنظيم (Docker، Kubernetes، AKS) لنشر النماذج في البيئات الواقعية ضمان الحوكمة والامتثال وقابلية التدقيق لجميع أنظمة الذكاء الاصطناعي المنشورة بما يتماشى مع HIPAA وGDPR ومعايير الرعاية الصحية المتطلبات 5+ سنوات من الخبرة العملية في التعلم الآلي أو علم البيانات أو هندسة ML خلفية قوية في Python وSQL وأدوات المعالجة الموزعة (مثل، Spark) سجل مثبت مع أطر ML (مثل، Scikit-learn، TensorFlow، PyTorch، MLlib) إتقان أدوات MLOps مثل MLflow وDVC وAzure ML وSageMaker أو Kubeflow خبرة مع منصات السحابة (يفضل Azure)، بما في ذلك أدوات DevOps وأتمتة البنية التحتية المعرفة بـ LLMOps، هندسة المطالبات أو أطر مثل LangChain وLlamaIndex يعتبر ميزة فهم عميق لبيانات الرعاية الصحية والقيود المتعلقة بالامتثال خبرة في بناء ونشر أنظمة استدلال في الوقت الحقيقي أو الدفعات باستخدام واجهات برمجة التطبيقات القوية مهارات تواصل قوية والقدرة على العمل عبر الوظائف مع المساهمين والأطباء والمهندسين من الجيد أن يكون لديك خلفية في المعلوماتية الحيوية، الصحة الرقمية أو نمذجة البيانات السريرية خبرة مع مخازن الميزات، خطوط أنابيب البث أو العمارة المدفوعة بالأحداث للذكاء الاصطناعي المعرفة بأدوات تفسير النموذج (مثل، SHAP، LIME) وممارسات الذكاء الاصطناعي الأخلاقية فهم تنسيقات ومعايير البيانات الخاصة بالرعاية الصحية (مثل، HL7، FHIR) نحن نقدم مكافأة نهاية الخدمة الرعاية الصحية الخاصة والتأمين على الحياة برنامج مساعدة الموظفين برنامج الرفاهية تذاكر سفر سنوية للموظفين المغتربين ملاحظات منتظمة حول الأداء ومراجعات الرواتب تأمين طبي عالمي للسفر وتأمين ضد الحوادث مكافآت الإحالة فرص التعلم والتطوير بما في ذلك التدريب الداخلي والتوجيه، والشهادات المهنية، وأكثر من 22,000 دورة على LinkedIn Learning Solutions والمزيد * جميع المزايا والفوائد تخضع لمتطلبات أهلية معينة