Мы хотим изменить мир и поэтому делаем комплексное решение для Digital Pathology.
Мы хотим, чтобы каждый человек мог быстро и без лишних трат получить морфологический диагноз по онкологии, а также второе мнение. Чтобы обеспечить это мы делаем: AI-инструменты для поддержки принятия врачебных решений, облачную платформу для второго мнения и оборудование.
Наша North Star метрика - доля валидированных онкологических диагнозов. Мы верим, что, улучшив диагностику и сократив ее время, можно критически изменить качество жизни миллионов людей.
Мы разрабатываем ML и СV алгоритмы, чтобы:
- обеспечить воспроизводимость морфологической диагностики;
- сократить время на постановку диагноза и получение второго мнения;
- обеспечить экономию лаборатории на дополнительных исследованиях;
- оптимизировать стоимости хранения медицинской визуализации.
PS: Нашими основными данными являются оцифрованные копии гистологических слайдов, снятых на увеличении 200 крат. Каждое такое изображение весит от 1 до 3Gb, а бывает и до 10 Gb. Это как рассматривать землю со спутника…. Только от этого будет зависеть еще и диагноз пациента.
Подробности про команду:
Вы будете напрямую работать с двумя командами:
- Команда RND - 4 ML инженера, 1 Data инженер.
- Команда разметки - более 20 разметчиков-врачей, 4 разметчиков без медицинского образования, научный руководитель и команды разметки в рамках сторонних грантов.
Также будете взаимодействовать с командой Платформы (в нее мы встраиваем разработанные и прошедшие валидацию алгоритмы).
Команда распределенная: от Новосибирска до Сербии. Мы все говорим на русском (хотя ИТ и врачам все равно не просто друг друга понять), но живем в разных часовых поясах и редко видим друг друга лично.
Необходимые знания и навыки и опыт:
– 5-7 лет в инженерии/ML, 3+ года — техлид
– Опыт и понимание CV/VLM/LLM
– Опыт больших RnD проектов
– Математическая база, алгоритмы
– Понимание классических алгоритмов ML и современного ML/DL/CV (semantic segmentation, instance segmentation)
– Python (scipy, numpy, pandas), PyTorch
– DL-Toolkits (Lightning, Catalyst, ... custom)
– необходима база на низкоуровневых языках C/C++/Java/…
– Linux/BASH/Docker
– Kubernetes, опыт работы с распределенным облачными инфраструктурами
Будет преимуществом:
– Опыт в MedTech
Зона ответственности:
– Техническая стратегия и дизайн ML-систем end-to-end: реализация RnD проекта мультимодальной модели в онкологии и развитие ее до готовности к клиническим испытаниям и релизу на продуктив
– Лидерство команды. Построить и развивать команду, наставничество ML инженеров, распределение ролей и приоритетов, формирование культуры экспериментов.
– Инфраструктура и производительность. Планировать и рационально использовать GPU/хранилища, масштабировать обучение/инференс
– Медтех-специфика: учитывать требования к этической составляющей проекта, риски внедрения и регуляторные требования
