我们的客户正在为全球数百万患者彻底改变医疗保健。他们处于可穿戴技术的前沿，利用持续的数据驱动对话连接患者和医生。这个独特的职位提供每日指导，重新定义初级护理，同时帮助人们过上更快乐、更健康和更长久的生活。他们正在寻找一位充满热情的数据科学家，利用可穿戴数据开发具有影响力的医疗解决方案。这个高影响力的角色为塑造数字健康的未来提供了机会，并将临床验证、符合监管要求的机器学习解决方案推向市场。
你将做什么：
作为数据科学家，你将在构建实时、符合 FDA 标准的算法中发挥关键作用，分析来自可穿戴设备的连续生理信号。你的工作将涉及为可穿戴生物信号数据（如 ECG、PPG、加速度计）设计机器学习模型的实时分析。你还将负责开发符合临床级性能标准的算法，以便在受监管的环境中使用。与各个团队的合作将是你角色的重要组成部分，以确保解决方案符合 FDA、SaMD 和 GMLP 的要求。
• 设计和实施用于实时分析可穿戴生物信号数据的机器学习模型。
• 开发符合临床级性能标准的算法，以便在受监管的环境中使用。
• 预处理和管理来自可穿戴传感器的大规模连续时间序列数据集。
• 与临床、产品和监管团队合作，以确保解决方案符合 FDA、SaMD 和 GMLP 的要求。
• 优化算法以便在资源受限的设备上部署。
• 进行全面的验证实验，包括灵敏度、特异性、ROC-AUC 和精确度-召回等性能指标。
• 为医疗级软件贡献技术文档和监管提交。
你带来了什么：
这个数据科学家角色的理想候选人将拥有机器学习、生物医学工程、计算机科学或相关领域的硕士或博士学位。你应具有 3-5 年以上将机器学习应用于时间序列或生理数据的经验。信号处理和时间序列建模的扎实基础是必不可少的。要求精通 Python 和 PyTorch 或 TensorFlow 等机器学习框架。熟悉 FDA 医疗软件的监管路径至关重要。
• 机器学习、生物医学工程、计算机科学或相关领域的硕士或博士学位。
• 3-5 年以上将机器学习应用于时间序列或生理数据的经验。
• 扎实的信号处理和时间序列建模基础。
• 精通 Python 和 PyTorch 或 TensorFlow 等机器学习框架。
• 熟悉 FDA 医疗软件的监管路径。
• 在合规环境中具备 MLOps 实践和模型版本控制的经验。
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