Обязанности
-
Анализ медицинских и социально-демографических данных, предоставленных заказчиком (объем ≥1,5 млн записей, ≥50 признаков).
-
Проведение разведочного анализа данных: статистики, визуализации, проверка гипотез, корреляционный анализ, оценка качества и полноты.
-
Построение и тестирование предиктивных моделей ИИ для раннего выявления злокачественных новообразований (ЗНО бронхов и легкого, органов пищеварения).
-
Разработка пробных (версия 1) и финальных (версия 2) моделей с горизонтом предсказания до 3 лет, с ROC AUC ≥0.81.
-
Проведение вычислительных экспериментов и оптимизация моделей.
-
Подготовка отчетной документации в соответствии с ГОСТ 7.32-2017 и ГОСТ 19.201-78.
-
Участие в испытаниях и опытной эксплуатации разработанных библиотек моделей.
-
Техническое сопровождение и взаимодействие с заказчиком на этапах внедрения.
Требования
-
Высшее образование в области прикладной математики, компьютерных наук, биоинформатики или смежных областях.
-
Опыт работы с методами машинного обучения (ML), глубокого обучения (DL).
-
Отличные навыки работы с Python, библиотеками (scikit-learn, PyTorch/TensorFlow, pandas, numpy, matplotlib).
-
Опыт построения и оптимизации моделей классификации (ROC AUC, чувствительность, специфичность).
-
Навыки работы с большими наборами данных (Big Data, распределенные системы будут плюсом).
-
Умение документировать результаты исследований и оформлять отчеты.
-
Желателен опыт работы с медицинскими или биостатистическими данными.