Thông tin y tế là khó hiểu. Điều này đúng với cả người dân và các chuyên gia y tế.
Hôm nay, vô số bệnh nhân ung thư đang gặp khó khăn trong việc hiểu các kết quả xét nghiệm khó hiểu mà họ nhận được từ bệnh viện. Nhiều chuyên gia y tế không thể cung cấp nhiều giải thích trong khoảng thời gian ngắn cũng cảm thấy tiếc nuối.
Tesser tạo ra các công nghệ và dịch vụ AI cho phép bệnh nhân và bác sĩ dễ dàng hiểu và sử dụng thông tin y tế hơn. Từ các bệnh nghiêm trọng như ung thư đến khám sức khỏe, chúng tôi đang tạo ra một nền văn hóa mới cho phép bất kỳ ai có thể sử dụng AI và dữ liệu để hiểu và quản lý sức khỏe của mình.
• Phát triển và nghiên cứu các thuật toán tối ưu hóa cho một LLM (Mô hình Ngôn ngữ Lớn) thực hiện các tác vụ khác nhau bằng cách sử dụng dữ liệu y tế.
• Thực hiện tối ưu hóa mô hình và tối ưu hóa môi trường phân phối, thiết lập AI Ops và môi trường suy diễn đáng tin cậy.
• Phát triển các chuỗi gợi ý phù hợp với các tác vụ và RAG, API đa phương thức.
[Chúng tôi đang tìm kiếm các ứng viên có kinh nghiệm nghiên cứu trong các lĩnh vực sau]
• Xử lý các mô hình ngôn ngữ tự nhiên dựa trên Transformer như BERT, Hugging Face
• Tối ưu hóa suy diễn bằng cách sử dụng các mã nguồn mở và động cơ (ONNX, TensorRT, v.v.)
• Thực hiện các mô hình bằng cách sử dụng các framework học tập dựa trên Pytorch (DeepSpeed, Accelerate, Bitsandbyte, v.v.)
• Phân tích các yêu cầu cần thiết để thương mại hóa các dịch vụ dựa trên LLM và thực hiện trực tiếp
• Thực hiện thực tế liên quan đến đánh giá dịch vụ dựa trên LLM và phát triển hệ thống
[Chúng tôi hy vọng hợp tác với những người có]
• Kinh nghiệm trong xây dựng và ra mắt API thông qua việc tinh chỉnh ngôn ngữ tự nhiên dựa trên BERT và tối ưu hóa mô hình.
• Kinh nghiệm trong vận hành dịch vụ trong môi trường dựa trên container Docker càng tốt.
• Hiểu biết về lượng tử hóa và có kinh nghiệm áp dụng trong học tập/suy diễn càng tốt.
• Có hiểu biết cao về các kỹ thuật PEFT như Prefix Tuning, Adapter, LoRA càng tốt.
• Có kinh nghiệm theo dõi các tài liệu LLM mới nhất và áp dụng các thuật toán SOTA càng tốt.
• Ứng viên có bằng thạc sĩ trở lên trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên hoặc có kinh nghiệm tham gia viết luận văn trong lĩnh vực liên quan càng tốt.
[Quá trình gia nhập]
• Xét duyệt tài liệu ＞ Phỏng vấn công việc trực tuyến ＞ Phỏng vấn phù hợp văn hóa trực tiếp ＞ Đàm phán lương ＞ Ký kết và gia nhập
Phúc lợi và môi trường làm việc
• Môi trường làm việc linh hoạt
• Bảo hiểm 4 loại cơ bản
• Cung cấp cà phê, các loại trà và đồ ăn nhẹ
• Cung cấp môi trường phát triển, đám mây và GPU
• Hỗ trợ tham gia các hội nghị và hội thảo khác nhau
• Hỗ trợ mua sách
Sàng lọc tài liệu - Phỏng vấn lần 1 (Kỹ thuật) - Phỏng vấn lần 2 phù hợp văn hóa - Đàm phán lương - Xác nhận việc làm
• Nếu có sự khác biệt hoặc thông tin sai lệch trong tài liệu xin việc, việc xác nhận tuyển dụng có thể bị hủy bỏ.
• Thời gian thử việc cơ bản là 3 tháng, và các vấn đề về đãi ngộ sau khi đánh giá thử việc sẽ được bàn bạc cùng nhau.
• Không được có lý do cấm đi du lịch nước ngoài.
• Địa điểm công ty: 61, Namhyeon 3-gil, Gwanak-gu, Seoul, Phòng 101
