A Doctolib élvonalbeli, etikusan alkalmazott AI-megoldásokat fejleszt az ellátáshoz való hozzáférés javítására, valamint az egészségügyi szakemberek és a betegek támogatására. Az AI tehetségadatbázishoz csatlakozva elsőbbséggel keresnek meg a jövőbeli AI/ML lehetőségekkel, amelyek az orvosi NLP-től a ajánlórendszereken át a generatív AI-ig és a beszédfelismerésig terjednek.
Feladatok
- ▹ML Engineering és MLOps: modellek üzembe helyezése, kiértékelési keretrendszerek (offline/online) és modellmonitorozás
- ▹Természetesnyelv-feldolgozás: klinikai NLP, LLM-szakértelem, mélytanulás és beszéd-/nyelvi modellezés
- ▹LLMOps és generatív AI: prompt engineering, RAG, LLM finomhangolás, embedding modellek és ágens keretrendszerek
- ▹Automatikus beszédfelismerés: hangaktivitás-detektálás, interaktív hangasszisztensek, audiofeldolgozás és beszéd-szöveg átalakítás
- ▹Keresés, rangsorolás és információ-visszakeresés
- ▹Következtetés, tudásreprezentáció (tudásgráfok, ontológiák) és megerősítéses tanulás
Elvárások
- ▹Informatikai, alkalmazott matematikai, adattudományi vagy kapcsolódó szakon szerzett diploma (MSc, PhD vagy ezzel egyenértékű)
- ▹Gépi tanulási és mélytanulási keretrendszerek magabiztos ismerete (PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn)
- ▹Gyakorlati tapasztalat LLM-ekkel, nyílt és zárt forráskódúakkal egyaránt
- ▹Magabiztos Python-tudás
- ▹Erős analitikus készség és eredményorientált hozzáállás
- ▹Folyékony angolnyelv-tudás (nemzetközi munkakörnyezet)
Előny
- ▹Tapasztalat egészségügyi vagy orvosi NLP területén
- ▹RAG-technikák, embeddingek és vektoros keresés magabiztos ismerete
- ▹MLOps-technológiák és éles modellüzembe helyezés ismerete (Kubernetes, Docker, MLflow)
- ▹Hozzájárulás nyílt forráskódú projektekhez vagy publikációk AI-konferenciákon
Soft skillek
Erős analitikus gondolkodásEredményorientált hozzáállás
Nyelvtudás: angol
Végzettség: Informatikai, alkalmazott matematikai, adattudományi vagy kapcsolódó szakon szerzett diploma (MSc, PhD vagy ezzel egyenértékű)