醫療資訊是困難的。這對普通人和醫療專業人員來說都是如此。
今天，無數癌症患者仍在努力理解他們從醫院收到的難以理解的檢測結果。許多無法在短時間內提供大量解釋的醫療專業人員也感到遺憾。
Tesser創造了使患者和醫生能夠更容易理解和利用醫療資訊的人工智慧技術和服務。從癌症等重度疾病到健康檢查，我們正在創造一種文化，讓每個人都能利用人工智慧和數據來理解和管理自己的健康。
[Tesser開發的產品]
＜Ontol（移動應用程序）＞
一款患者應用程序，使用者只需拍照即可輕鬆理解檢測結果，並通過聊天機器人和社區提供各種健康管理服務。
＜醫院SaaS＞
一個AI SaaS（開發中），可為醫院和健康檢查中心提供更易理解的定製測試結果說明。
[我們在Tesser的工作]
Ontol是一個早期階段的服務，因為它在患者之間共享而迅速增長。
Tesser不斷發現問題，以1) 更有效地解決患者所面臨的困難，和2) 確保任何人都能通過人工智慧技術和服務輕鬆便捷地使用它。
▶ Tesser介紹和招聘頁面
https://career.tesser.co.kr
▶ Tesser首頁
https://www.tesser.co.kr
• 開發使用醫療數據執行各種任務的LLM（大型語言模型），並研究優化算法。
• 實現模型輕量化和分發環境優化，建立AI Ops和可靠的推理環境。
• 開發適合任務的提示鏈、RAG和多模態API。
[我們正在尋找具有以下研究經驗的候選人]
• 處理像BERT、Hugging Face這樣的基於Transformer的自然語言模型
• 使用開源模型優化和引擎（ONNX、TensorRT等）進行推理優化
• 使用基於Pytorch的訓練框架（DeepSpeed、Accelerate、Bitsandbyte等）實現模型
• 分析商業化LLM基礎服務所需的要求並直接實施
• 與LLM基礎服務評估和系統開發相關的實際實施
[我們希望與以下人員合作]
• 具有通過BERT基礎自然語言微調和輕量化建立和發布API經驗的人更好。
• 在基於Docker容器的環境中運營服務的經驗更佳。
• 對量化有理解並在學習/推理中應用此經驗的人更好。
• 對Prefix Tuning、Adapter、LoRA等多種PEFT技術有較高理解的人更好。
• 了解最新LLM論文和應用SOTA算法經驗的人更好。
• 自然語言處理領域的碩士或以上學歷或相關領域論文參與經驗的人更好。
[加入之旅]
• 文檔審查 ＞ 在線職位面試 ＞ 離線文化適合面試 ＞ 薪資談判 ＞ 錄用及入職
• 靈活的工作環境
• 基本四大保險
• 提供咖啡、各類茶和零食
• 提供開發環境、雲和GPU
• 支持參加各種研討會和會議
• 提供購書補助
文件篩選 - 第1次（技術）面試 - 第2次文化適合面試 - 薪資談判 - 確定入職
• 如果申請文件與事實不符或存在虛假信息，則雇用確認可能會被取消。
• 基本的試用期為3個月，試用評估後的待遇部分將經過雙方協商。
• 不得有出國旅行的禁止事項。
• 公司地點：首爾市冠岳區南賢3街61，101號
