باحث في الرعاية الصحية التطبيقية

عن الشركة تقوم Protege ببناء منصة لتسهيل التبادل الآمن والفعال والمرتكز على الخصوصية لبيانات تدريب الذكاء الاصطناعي. يركز فريق DataLab الخاص بهم على بناء وتقييم مجموعات بيانات عالية القيمة ترتكز على سير العمل في العالم الحقيقي لحل أكبر الاحتياجات غير الملباة في الذكاء الاصطناعي. المسؤوليات العمل كنقطة اتصال فنية وبحثية أساسية لمحادثات عملاء الرعاية الصحية. ترجمة أهداف تطوير النموذج إلى استراتيجيات بيانات ملموسة وممكنة. تطوير وتقييم طرق مثل الضبط الدقيق والاستخراج القائم على LLM والتصنيف لإثبات فائدة مجموعة البيانات. تصميم وإجراء أبحاث الجدوى لتحديد ما إذا كانت البيانات يمكن أن تدعم أهداف نموذجية محددة. بناء قواعد الأدلة بما في ذلك المعايير وتحليلات التحقق من الصحة وتوصيف الأخطاء. تقييم متغيرات بيانات الرعاية الصحية، والتسميات، وتعريفات المجموعة من أجل إمكانية تحقيقها. حدد متغيرات الوكيل أو هياكل مجموعة البيانات البديلة عندما لا تتوفر المتغيرات المثالية. إنتاج أبحاث قابلة لإعادة الاستخدام وضمانات فنية لتوسيع نطاق سير العمل الناجح. المتطلبات درجة متقدمة (دكتوراه أو ماجستير بالإضافة إلى خبرة صناعية تزيد عن 3 سنوات) في التعلم الآلي أو علوم الكمبيوتر أو المعلوماتية الطبية الحيوية أو علم الأوبئة أو الإحصاء أو مجال كمي ذي صلة. خبرة عملية في بناء وتقييم الأنظمة المستندة إلى ML أو LLM للاستخراج أو التصنيف أو التنبؤ. خبرة في العمل مع بيانات الرعاية الصحية مثل المطالبات أو السجلات الطبية الإلكترونية/السجل الصحي الإلكتروني أو الملاحظات السريرية أو التصوير. الكفاءة في لغة بايثون وSQL. خبرة في تصميم التقييمات لجودة البيانات وتمثيل مجموعة البيانات. القدرة على العمل مباشرة مع أصحاب المصلحة التقنيين لترجمة الأهداف الغامضة إلى خطط بحثية. المؤهلات المفضلة خبرة في العمل مع البيانات السريرية الفوضوية والواقعية. القدرة على العمل بفعالية على الجدول الزمني للعميل. الاهتمام ببناء أطر بحثية قابلة لإعادة الاستخدام بدلاً من الحلول لمرة واحدة.