Engenheiro de Machine Learning Sênior

Uma empresa listada na NASDAQ que está empenhada em tornar a prevenção de doenças cardíacas e o diagnóstico precoce mais acessível, individualizado e preciso, está procurando contratar um Engenheiro de Machine Learning Sênior. O engenheiro será responsável por organizar e liderar equipes técnicas para vários projetos de modelagem. A empresa está revolucionando o setor de saúde com suas soluções inovadoras de cuidados cardiovasculares que combinam epigenética moderna, genética e tecnologia de inteligência artificial (IA). Ela conseguiu arrecadar com sucesso mais de $11 milhões em investimentos até agora. Essa é uma ótima vaga de trabalho online para engenheiros de software interessados em construir uma carreira internacional lucrativa.

Responsabilidades:

• Analisar e combinar extensos conjuntos de dados clínicos e biológicos heterogêneos para obter insights e estimular novas linhas de investigação
• Criar um protótipo de novas ferramentas de análise e algoritmos para prever resultados de pacientes e respostas de tratamento usando biomarcadores
• Construir a plataforma de dados mais avançada para medicina de precisão trabalhando com as equipes de desenvolvimento de produtos, de engenharia, científicas e comerciais
• Examinar as análises levando em conta a robustez, validade e estabilidade fora da amostra
• Apresentar seus resultados a um grupo de stakeholders e colegas depois de documentá-los e resumi-los

Requisitos:

• Bacharelado, Mestrado ou Ph.D. em Engenharia, Ciência da Computação, Informática Biomédica, Machine Learning, Estatística, Biologia Computacional, Matemática Aplicada ou Física (ou experiência equivalente)
• Pelo menos 4 anos de experiência relevante como engenheiro de machine learning
• Vasta experiência trabalhando com Python, Sklearn e SQL
• Experiência com métodos de Machine Learning auto-supervisionados, supervisionados e não supervisionados, incluindo regressão, modelagem generativa, redes neurais profundas, aumento de gradiente, incorporações não lineares de baixa dimensão e clustering
• Amplo conhecimento prático sobre dados clínicos e genéticos
• Capacidade de explicar com sucesso estratégias de planejamento complexas e informações técnicas para stakeholders de diversas origens, valendo-se sempre de sólidas habilidades de programação em um ambiente empresarial dinâmico
• Mostrar-se um profissional altamente motivado e autodirigido por uma boa ética de trabalho
• Excelentes habilidades analíticas e de solução de problemas, com foco na compreensão das complexidades de conjuntos de dados médicos multimodais
• É desejável ter familiaridade trabalhando com serviços de computação em nuvem como AWS 
• É recomendável ter alguma experiência com o desenvolvimento de modelos baseados em machine learning para resultados cardiovasculares
• É desejável ter publicações, em periódicos, revisadas por especialistas
• Boas habilidades de comunicação verbal e escrita em inglês