Biomedical AI ML Engineer — Production-Ready, Scalable Models

Boehringer Ingelheim; Greater London; Hybrid; GBP 60.000 - 110.000; Vollzeit

Benefits dieser Stelle

Top Employer в Великобритании

Гибридная работа

Доступ к программам здоровья и благосв

Экс-«мозговой» коллектив

Zusammenfassung

Boehringer Ingelheim ищет инженера ML для разработки и вывода биомедицинских foundation-моделей. Вы будете работать над тренировками, загрузчиками данных и инференсом, сотрудничать с учёными для перевода прототипов в надежные артефакты для продакшена.

Требуется опыт в PyTorch, Python и распределенном обучении, а также навыки написания чистого кода и документирования. Гибридный режим работы с акцентом на офис в Великобритании.

Qualifikationen

• Послеgraduate степень в области машинного обучения, информатики или биоинформатики.

Aufgaben

• Вносить инженерную точку зрения в архитектурные обсуждения для обучения и вывода моделей, обеспечивая масштабируемость и готовность к продакшену.
• Реализовывать компоненты фундаментальных моделей, включая тренировочный код, загрузчики данных, токенизаторы и логику вывода.
• Сотрудничать с учеными по внедрению прототипов в надежные производственные артефакты и участвовать в бенчмаркинге и оценке производительности.
• Оптимизировать модели и пайплайны вывода с помощью квантования, дистилляции и prune, достигая требований к задержке и эффективности.
• Писать чистый, протестируемый и документированный код в соответствии с инженерными стандартами.
• Поддерживать передачу моделей в MLOps и документировать возможности, ограничения и критерии переобучения.
• Оставаться в курсе достижений в ML-инженерии, распределенном обучении и биомедицинском ML-инструментарии.

Kenntnisse

Python

Deep learning

PyTorch

Distributed training

Software engineering

Ausbildung

Postgraduate degree in ML/CS/Computational Biology

Tools

PyTorch

DeepSpeed

FSDP

Jobbeschreibung

Boehringer Ingelheim ищет инженера ML для разработки и вывода биомедицинских foundation-моделей. Вы будете работать над тренировками, загрузчиками данных и инференсом, сотрудничать с учёными для перевода прототипов в надежные артефакты для продакшена.

Требуется опыт в PyTorch, Python и распределенном обучении, а также навыки написания чистого кода и документирования. Гибридный режим работы с акцентом на офис в Великобритании.