职位描述

r.&D团队（位于洛杉矶，加利福尼亚州）参与了对医学成像应用的创新解决方案的研发，包括医疗扫描，疾病风险分层，图像综合，文本报告挖掘等疾病检测/定量，以及更多！我们目前正在招聘全日制和实习生加入我们的r&D team.

职责：

• 根据产品特征请求开发用于原型设计和生产目的的深度学习模型
• 使用主要深度学习框架设计，实施和测试模型实验
• 文献实验结果和结果支持同行讨论和审查（Confluence）的总结统计数据
• 提供对数据收集和注释的见解，并与内部数据管理和标签的数据团队合作
• 编写生产和部署代码（Dockerization），迭代部署模型以获得最佳性能和推理速度
• 在深度学习中进行方法研究以驱动可扩展，实时实施

资格

基本资格

• 计算机科学，工程或数学学士学位
• 建立计算机视觉问题的深层学习解决方案的2 - 3年的相关经验
• 精通至少一个主要的深层学习框架，最好是tensorflow / pytorch
• 精通Python.
• 数据结构和算法中的良好CS基础
• 面向细节，组织良好的，自我激励，持续的开车学习，探索和受到挑战
• 在团队中工作，并清楚地沟通想法

首选资格

• 计算机科学，工程或数学的博士学位
• 3-5年的建立计算机视觉问题的深层学习解决方案的相关经验
• 具有最先进的对象检测的实践经验（例如，视网网，掩模RCNN，中心），语义分割（例如，U-NET，DEEPLAB）和图像分类模型（例如，RESET，DENENET）。
• 在简历和医学图像分析中跟踪出版物的记录是一个加号
• 具有模型优化的实践经验（例如，网络量化和混合精密训练）是一个加号
• 前面的内侧图像的经验是一个加号

附加信息

我们提供…

• 一个出色的初创文化;
• 透明，协同工作环境;
• 竞争赔偿
• 优秀的医疗，牙科和视觉覆盖范围
• 401K，带薪度假和假期

根据EEO指南，您的所有信息将保密。