医疗数据分析师 - 机器学习专家
all.health 正在通过结合可穿戴技术和临床相关信号来彻底改变医疗保健，以便在全球范围内连接患者和医生，实现持续对话。
• 此角色涉及开发实时算法，以分析可穿戴生物信号数据，包括心电图（ECG）、光电容积描记（PPG）、加速度计，并设计符合临床标准性能的机器学习模型，以便在受监管的环境中使用。
• 与团队合作，确保解决方案符合监管要求，并在资源受限的设备上部署优化的算法。
主要职责包括：
• 设计和实施机器学习模型，以实时分析可穿戴生物信号数据
• 开发符合临床标准性能的算法
• 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
• 针对边缘、移动或嵌入式系统优化算法
• 进行全面的验证实验
• 为技术文档和监管提交做出贡献
要求和资格包括：
• 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 ML 框架，如 PyTorch 或 TensorFlow
• 熟悉 FDA 监管路径和 IEC 62304 或 ISO 13485 等标准
• 具备 MLOps 实践和模型版本控制的经验
优先资格包括：
• 有使用可穿戴数据构建 ML 模型的经验
• 接触过嵌入式 AI 或边缘模型部署
• 了解医疗数据隐私和安全
• 熟悉 GMLP 和临床评估框架
福利和要求
我们提供基于工作相关技能、经验、资格、工作地点和市场条件的竞争性薪资。此角色需要对使用可穿戴数据开发有影响力的医疗解决方案充满热情。 
伦敦