КАРЬЕРА С «GOOGLE AI – HEALTHCARE»

Карьера с «Google AI – Healthcare»

Открыт набор на программу  «Google AI – Healthcare». Это 12-месячная стажировка, предназначенная для продвижения Вашей карьеры в области технологий Al. Обучающиеся будут работать вместе с американскими учеными и инженерами из медицинских команд, а также сотрудничать с другими исследовательскими группами. Цель программы - помочь стать успешными практиками в направлении искусственного интеллекта.

У Вас есть опыт в области здравоохранения, и Вы хотите научиться работать, используя технологии будущего под руководством наших ученых?

 У Вас может быть опыт исследований в другой области (например, медицинская специальность, эпидемиология, наука о доставке медицинских услуг, геномика, клиническая информатика, биоинформатика и т. д.), и Вы хотите применить машинное обучение в этой области?

Или у Вас уже есть опыт изучения машинного обучения?

Записывайтесь на программу! Заявки принимаются до 18 сентября 2018 года.

Участники должны иметь возможность провести полный год программы в Software Engineering Mountain View, CA, United States. Будущие докторанты должны защититься до начала программы. Будущие врачи, которые учатся в ординатуре, или студенты должны либо завершить свою учебную программу до начала ИИ, либо иметь возможность интегрировать 12-месячную программу в процесс обучения (например, в рамках специального исследовательского года).

Мы призываем кандидатов со всего мира подать заявку. Если кандидату потребуется виза для въезда в страну, то Google предложит варианты решения этой проблемы для каждого участника индивидуально.

Программа «Google AI – Healthcare» территориально проходит в зоне Залива, и участники программы, как ожидается, будут работать в Software Engineering Mountain View, CA, United States.

Google AI – HealthcareМы в Google проводим исследования по-разному. Наши команды ученых-разработчиков внедряются в инженерную организацию, что позволяет им быстро и настраивать широкомасштабные тесты и развертывать идеи. Идеи могут исходить от внутренних проектов, а также от сотрудничества с исследовательскими программами в университетах-партнерах и технических институтах по всему миру. От создания экспериментов и создания прототипов до разработки новых архитектур ученые-исследователи работают над проблемами реального мира, включая искусственный интеллект, интеллектуальный анализ данных, обработку естественного языка, анализ производительности аппаратного и программного обеспечения, улучшая компиляторы для мобильных платформ, а также основной поиск и многое другое. Вы можете оставаться на связи с Вашими источниками исследований в качестве активного участника широкой исследовательской группы, сотрудничая с университетами и публикуясь.

Чтобы подать заявку, ознакомьтесь со всеми инструкциями ниже.

Чтобы собрать полный комплект документов, Вам понадобится резюме, сопроводительное письмо и переводы документов. Дополнительная информация ниже:

  • Ваша заявка должна содержать документальные доказательства работы в области здравоохранения (например, опыт работы врачом, медсестрой, эпидемиологом, ученым-поставщиком медицинских услуг, фармацевтом и т. д.).
  • Заинтересованность в карьере в области машинного обучения в здравоохранении.
  • Доказательство эффективности собственных исследований (включая рецензируемые публикации) и знание программирования.

Последний пункт может быть продемонстрирован через рецензируемые публикации, магистерскую или докторскую курсовую работу по программированию, заметную работу на соревнованиях, ссылки на проект с открытым исходным кодом, который демонстрирует знания в программировании и Ваши математические способности или реализации одного или нескольких новых алгоритмов обучения, включая объяснение его новизны.

Шаг 1

Подготовьте следующие документы для заполнения заявки:

- Текущее резюме (включая ссылки на профессиональные онлайн-сообщества, документы и / или блоги, если применимо).

- Сопроводительное письмо о том, почему вы считаете, что подходите для программы Google AI Residency Program (Healthcare).

- Перевод, если вы в настоящее время находитесь в школе или закончили учебу в течении последних 3 лет.

Шаг 2

Нажмите кнопку «Применить» на этой странице, чтобы загрузить необходимые материалы в соответствующих разделах (предпочтительные PDF-файлы):

- В разделе «Резюме»: добавьте резюме.

- В «сопроводительном письме / других примечаниях» Раздел: «Скопируйте и вставьте сопроводительное письмо, в котором содержится заявление о том, почему вы считаете, что подходите для Программы Google AI Residency Program (Healthcare). ** Этот раздел является обязательным для программы, даже если он не является обязательным, как указано на веб-сайте, для других заданий в Google **.

- В разделе «Образование»: приложить документ о текущем или завершенном образовании в неофициальном или официальном переводе на английский язык.

- В разделе «Степень статуса» выберите «Сейчас посещать», чтобы загрузить перевод.

Остались вопросы? Смотри FAQ.

Обязанности

  • Изучение исследований в области глубокого обучения и / или алгоритмов машинного обучения.
  • Партнерство с научными наставниками для разработки исследовательских проектов и / или новых приложений использующих машинное обучение.
  • Проведение исследований и публикация их на конкурсных площадках.
  • Внедрение алгоритмов в TensorFlow.

Квалификация

Минимальная квалификация:

  • Медицинская научная степень (например, MD, RN, PharmD и т. д.)
  • Узкоспециализированная докторская степень, ориентированная на медико-санитарную помощь (например, PhD в биостатистике, эпидемиология или связанные с ними области).
  • Опыт количественных исследований в области здравоохранения, включая рецензируемые публикации.
  • Опыт работы в программировании.

Предполагаемая квалификация:

  • Опыт использования подходов машинного обучения на медицинских данных (например, публикации или ссылки на работу).
  • Проведенное исследование с использованием больших массивов медицинских данных, например, но не ограничиваясь ими: медицинские визуализации.
  • Электронная запись о состоянии здоровья или данные геномики. и / или усилия, включая публикацию документов о машинном обучении (например, JMLR, ICLR, NIPS, ICML, ACL и CVPR).
ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕ

Задать вопрос

Оставьте свое сообщение и контакты для связи.
Мы с вами обязательно свяжемся.