D
AI

Senior AI Engineer

Datasurgery Yazılım ve Danışmanlık · İstanbul, T34, TR

Actively hiring Posted 2 days ago

Role overview

Firma Hakkında

TRAICK AI (Datasurgery Yazılım ve Danışmanlık A.Ş.), radyolojik görüntüleri yapay zekâ ile analiz ederek klinik karar süreçlerini destekleyen yenilikçi bir sağlık teknolojileri girişimidir. Amacımız; tanı süreçlerini hızlandırmak, hekimler arası yorum farklılıklarını azaltmak ve gereksiz biyopsi oranlarını düşürerek daha doğru ve erişilebilir sağlık hizmeti sunmaktır.

Rolün Tanımı

Senior AI Engineer olarak, TRAICK’in medikal görüntüleme AI modellerinin geliştirilmesi, iyileştirilmesi ve üretim ortamına alınmasında aktif rol alacaksınız.

Bu rol:

  • Hem araştırma hem ürün geliştirme içerir
  • Model geliştirmeden deployment’a kadar uçtan uca sorumluluk içerir
  • Klinik gerçeklik ile teknik performans arasında denge kurmayı gerektirir

Sorumluluklar

  • Medikal görüntü işleme modelleri geliştirmek ve optimize etmek
  • Video tabanlı medikal görüntü analiz modelleri geliştirmek
  • Model performansını artırmak (F1, AUC, sensitivity, specificity vb.)
  • Veri pipeline, preprocessing ve augmentation süreçlerini geliştirmek
  • Model training, evaluation ve versiyonlama süreçlerini yönetmek
  • MLOps süreçlerini kurmak ve iyileştirmek
  • AI modellerini production ortamına almak ve izlemek
  • Klinik ekip ile birlikte model çıktılarının yorumlanabilirliğini artırmak

*Requirements

Must-have**

  • Bilgisayar Mühendisliği, Yapay Zekâ, Biyomedikal Mühendislik veya ilgili alanlarda lisans derecesi (Yüksek lisans / doktora tercih sebebidir)
  • 7+ yıl AI / Machine Learning / Computer Vision alanında kanıtlanmış deneyim
  • Video tabanlı medikal görüntü analizi deneyimi
  • Python, PyTorch veya TensorFlow tecrübesi
  • Model geliştirme, eğitim ve değerlendirme süreçlerine hakimiyet
  • Veri işleme ve model optimizasyonu konusunda deneyim
  • Git, experiment tracking araçları (Comet, MLflow vb.) ve CI/CD süreçlerine hakimiyet
  • ML pipeline, veri seti yönetimi ve performans metrikleri konusunda deneyim
  • Büyük ölçekli veri pipeline’ları, class imbalance yönetimi ve metrik odaklı model eğitimi deneyimi
  • Hızlı iterasyon ve problem çözme yetkinliği
  • Takım içinde efektif iletişim kurabilme
  • Türkçe ve İngilizceyi akıcı şekilde kullanabilme

Bonus

  • Medikal görüntüleme yazılımı deneyimi
  • Segmentation, detection veya classification projelerinde deneyim
  • MLOps, CI/CD, Docker, Kubernetes tecrübesi
  • DICOM, PACS, HL7/FHIR, EHR bilgisi
  • Sağlık regülasyonları (ör. European Union Medical Device Regulation) hakkında bilgi

What we're looking for

  • Medikal görüntü işleme modelleri geliştirmek ve optimize etmek
  • Video tabanlı medikal görüntü analiz modelleri geliştirmek
  • Model performansını artırmak (F1, AUC, sensitivity, specificity vb.)
  • Veri pipeline, preprocessing ve augmentation süreçlerini geliştirmek
  • Model training, evaluation ve versiyonlama süreçlerini yönetmek
  • MLOps süreçlerini kurmak ve iyileştirmek
  • AI modellerini production ortamına almak ve izlemek
  • Klinik ekip ile birlikte model çıktılarının yorumlanabilirliğini artırmak

*Requirements

Must-have**

  • Bilgisayar Mühendisliği, Yapay Zekâ, Biyomedikal Mühendislik veya ilgili alanlarda lisans derecesi (Yüksek lisans / doktora tercih sebebidir)
  • 7+ yıl AI / Machine Learning / Computer Vision alanında kanıtlanmış deneyim
  • Video tabanlı medikal görüntü analizi deneyimi
  • Python, PyTorch veya TensorFlow tecrübesi
  • Model geliştirme, eğitim ve değerlendirme süreçlerine hakimiyet
  • Veri işleme ve model optimizasyonu konusunda deneyim
  • Git, experiment tracking araçları (Comet, MLflow vb.) ve CI/CD süreçlerine hakimiyet
  • ML pipeline, veri seti yönetimi ve performans metrikleri konusunda deneyim
  • Büyük ölçekli veri pipeline’ları, class imbalance yönetimi ve metrik odaklı model eğitimi deneyimi
  • Hızlı iterasyon ve problem çözme yetkinliği
  • Takım içinde efektif iletişim kurabilme
  • Türkçe ve İngilizceyi akıcı şekilde kullanabilme
  • Medikal görüntüleme yazılımı deneyimi
  • Segmentation, detection veya classification projelerinde deneyim
  • MLOps, CI/CD, Docker, Kubernetes tecrübesi
  • DICOM, PACS, HL7/FHIR, EHR bilgisi
  • Sağlık regülasyonları (ör. European Union Medical Device Regulation) hakkında bilgi

Tags & focus areas

Used for matching and alerts on DevFound
Fulltime Ai Ai Engineer