Barrington James正在寻找一位有才华的深度学习工程师，加入我们的一位客户，该客户正在纽约开发一种革命性的术中病理学解决方案。这个角色将在术中为皮肤科医生和Mohs外科医生创造一个"一站式"体验，使他们能够在手术过程中进行快速准确的诊断。
职责：
• 设计、开发和实施用于组织病理学图像的图像分割、分类和分析的机器学习算法。
• 将深度学习架构（例如，AN Gen和U-Net）与我们客户现有的软件平台集成。
• 与工程师、病理学家和数据科学家合作，定义和完善机器学习模型。
• 在大型标记组织病理学图像数据集上训练和评估模型。
• 优化模型的准确性、速度和效率。
• 开发和实施模型可解释性技术，解释模型预测结果。
• 为数据预处理和后处理开发和实施自动化工作流程。
• 了解机器学习和图像分析的最新进展。
• 参与临床验证研究的设计和实施。
• 清晰简明地记录你的工作。
要求：
• 对机器学习概念和算法（如深度学习、卷积神经网络）有深入理解。
• 熟练使用Python和流行的机器学习库（如TensorFlow、PyTorch）。
• 具有光机械、医学影像的深度学习或图像识别经验。
• 了解图像处理和分析技术。
• 熟悉医学影像和/或病理学领域。
• 理解病理学工作流程和临床需求。
• 有AN Gen和U-Net集成与架构的经验。
• 熟悉云计算平台（如AWS、Azure）。
• 优秀的沟通和团队合作能力。
• 能够独立工作并主动承担责任。
有兴趣吗？如果是，请附上您的简历申请，我们将与您联系安排电话面试。 
纽约