About this role
Opis posla: U odjelu Istraživanja i Razvoja, mlađi/a inženjer/ka za strojno učenje bit će uključen/a u širok spektar projekata, od servisa za audio separaciju glazbenog sadržaja, inteligentne obrade dokumenata korištenjem umjetne inteligencije, primjene znanosti o podacima i strojnog učenja na podatke u zdravstvenoj domeni, do izgradnje rješenja za upravljanje podacima i metapodacima. Rad će obuhvaćati zadatke poput detekcije rasporeda, sekcija i označenih elemenata unutar dokumenata te izvlačenja informacija iz njih. Također će sudjelovati u razvoju modela za prepoznavanje osjetljivih podataka u zdravstvenoj domeni, poput MR snimaka, povijesti bolesti i rezultata urinarnih testova. Ova uloga pruža priliku za suradnju sa stručnjacima u multidisciplinarnom timu, rješavajući stvarne izazove korištenjem naprednih metoda strojnog učenja. Odgovornosti: • Prikupljanje, čišćenje i priprema podataka za treniranje modela strojnog učenja • Proučavanje i implementacija postojećih algoritama strojnog učenja • Evaluacija i analiza performansi modela strojnog učenja • Izvještavanje o rezultatima i vizualizacija podataka • Praćenje najnovijih trendova i istraživanja u domeni strojnog učenja • Sudjelovanje u sastancima tima i pružanje podrške senior inženjerima • Praćenje novih trendova i tehnologija u AI-u Potrebne kvalifikacije: • Znanje programiranja u Pythonu • Osnovno poznavanje biblioteka za strojno učenje poput Scikit-learn, TensorFlow ili PyTorch • Poznavanje deep learning koncepata • Poznavanje matematike, linearne algebre i statistike • Odlične analitičke i rješavačke sposobnosti • Vrlo dobre komunikacijske vještine i sposobnost dokumentiranja rada • Završna fakultet računarstva, elektrotehnike, matematike, fizike ili srodnih struka Poželjne kvalifikacije: • Istraživačko iskustvo u području strojnog učenja • Iskustvo s alatom za kontrolu verzija Git-om • Iskustvo u Pythonu i modulima povezanim sa izradom REST API-a • Iskustvo s PostgreSQL ili MSSQL bazama podataka Pogodnosti i beneficije: • Hibridni način rada • Fleksibilno radno vrijeme. Dostupnost tijekom radnog vremena od 10:00 do 15:30. • Rad na realnim problemima i projektima Mogućnost korištenja mjera aktivne politike zapošljavanja.