Lead AI Engineer

Lead AI Engineer

Компания: BostonGene Местоположение: Армения Тип занятости: FULL_TIME

О BostonGene

С момента нашего основания в Бостоне в 2015 году мы лидируем в области персонализированной онкологии, предлагая широкий спектр диагностических инструментов, которые помогают принимать клинические решения и улучшать уход за пациентами. Наша культура — это наш фундамент, основанный на инновациях, стремлении к трансформации и команде целеустремленных, искренних специалистов по всему миру. В BostonGene вы найдете сообщество, которое не просто работает, а вместе меняет мир к лучшему. Присоединяйтесь к нам, чтобы стать частью будущего, где ваша работа способствует трансформационным методам лечения рака и меняет жизни пациентов по всему миру. Мы разрабатываем распределенную информационно-аналитическую систему, которая предоставляет онкологам необходимые данные для диагностики и персонализированного лечения пациентов.

Описание вакансии

Мы ищем ведущего инженера по искусственному интеллекту (Lead AI Engineer), который будет руководить стратегическим развитием решений в области искусственного интеллекта/машинного обучения (AI/ML) для биологических данных и данных цифровой патологии. На этой должности вы будете расширять дорожную карту генеративного ИИ, принимать решения по архитектуре моделей и руководить командой в создании передовых одномодальных (VAE, DINOv2, диффузионные модели) и мультимодальных генеративных систем. Вы будете сотрудничать с научными, инженерными и продуктовыми командами для решения исследовательских задач и создания масштабируемых AI-решений.

Обязанности:

• Руководство полным циклом разработки генеративных AI-систем, интегрирующих биологические данные, изображения и данные секвенирования.
• Проектирование архитектур базовых моделей и обеспечение научной и вычислительной строгости.
• Техническое руководство, наставничество и оценка эффективности команды ML-инженеров и исследователей.
• Сотрудничество с доменными учеными для определения целевых результатов, требований и стратегий работы с данными.
• Стимулирование инноваций путем оценки новых методологий, предложения направлений исследований и руководства пилотными проектами (PoC).
• Обеспечение соответствия стандартам GCP/GCLP и гарантия качества данных, воспроизводимости и готовности к аудиту.