GE Healthcare
Especialista en Infraestructura y Procesamiento de Datos en la Nube para Proyectos de Aprendizaje Automático e Imágenes Médicas
Esta oferta ya no está activa. Estas son las últimas ofertas de empleo remoto:
Últimas ofertas de empleo remoto
El puesto tiene como objetivo apoyar la gestión, implementación y optimización de infraestructuras y flujos de trabajo en la nube para proyectos de aprendizaje automático, con un enfoque especial en el manejo de datos e imágenes médicas.
Responsabilidades:
- Configurar nuevos proyectos en AWS, incluida la creación de bases de datos para datos tabulares y de imágenes.
- Coordinar la transferencia de grandes volúmenes de datos a AWS.
- Diseñar e implementar tuberías de preprocesamiento y ETL de datos para entrenamiento de modelos de aprendizaje automático.
- Administrar los recursos computacionales utilizados por los miembros del equipo.
- Apoyar la administración de plataformas de etiquetado de datos.
- Colaborar en la gestión de equipos distribuidos geográficamente.
- Agilizar el desarrollo de conjuntos de datos, el entrenamiento de modelos y la evaluación del rendimiento.
- Contribuir al uso rentable de los recursos de la nube mediante la supervisión del uso de la computación.
Requisitos:
- Experiencia en imágenes médicas, aprendizaje automático y gestión de infraestructura de datos basada en la nube.
- Experiencia con prácticas de MLOps, incluidas canalizaciones ETL, Docker, Kubernetes y sistemas de control de versiones como Git.
- Experiencia con plataformas en la nube como AWS o GCP.
- Conocimientos en ultrasonido u otras modalidades de imágenes médicas.
- Experiencia con Python y la pila científica de Python (numpy, scipy, matplotlib, pandas, scikit-learn, scikit-image).
- Experiencia con al menos un marco de aprendizaje (TensorFlow, Keras, PyTorch).
- Habilidades de programación e ingeniería de software.
- Fuerte ética de trabajo en equipo y pasión por el aprendizaje.
- Título universitario en una disciplina técnica (grado, maestría o doctorado) en un campo relevante.
