a2z Radiology AI
11 - 50 funcionários
Fundada em 2024
🏥 Saúde
🤖 Inteligência Artificial
☁️ SaaS
Healthcare • Artificial Intelligence • SaaS
A a2z Radiology AI é uma empresa de inteligência artificial para imagens médicas, que desenvolve software aprovado pela FDA para triagem de achados urgentes em tomografias computadorizadas (TCs). Seu produto comercial atual é um modelo base único que analisa estudos de TC de abdômen e pelve e detecta e reclassifica simultaneamente sete condições urgentes (ar livre, obstrução do intestino delgado, hidronefrose, AAA, colecistite, diverticulite, pancreatite) para destacar estudos críticos no topo da lista de trabalho da radiologia. O sistema foi validado em vários locais clínicos e fornecedores de TC, integra-se com o fluxo de trabalho existente, oferece testes piloto com base em estudos históricos do cliente e está ampliando o trabalho para uma cobertura mais ampla de TC e pesquisa de imagem-para-relatório.
Engenheiro(a) de Pesquisa em ML / Cientista (Remoto, internacional)
🕒 Julho 28
🌏 Qualquer lugar do mundo
⏰ Tempo Integral
🟡 Pleno
🟠 Sênior
📚 Engenheiro de Pesquisa
👻 Score fantasma 37%
🗣️🇺🇸🇬🇧 Inglês obrigatório
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a2z Radiology AI
11 - 50 funcionários
Fundada em 2024
🏥 Saúde
🤖 Inteligência Artificial
☁️ SaaS
Healthcare • Artificial Intelligence • SaaS
A a2z Radiology AI é uma empresa de inteligência artificial para imagens médicas, que desenvolve software aprovado pela FDA para triagem de achados urgentes em tomografias computadorizadas (TCs). Seu produto comercial atual é um modelo base único que analisa estudos de TC de abdômen e pelve e detecta e reclassifica simultaneamente sete condições urgentes (ar livre, obstrução do intestino delgado, hidronefrose, AAA, colecistite, diverticulite, pancreatite) para destacar estudos críticos no topo da lista de trabalho da radiologia. O sistema foi validado em vários locais clínicos e fornecedores de TC, integra-se com o fluxo de trabalho existente, oferece testes piloto com base em estudos históricos do cliente e está ampliando o trabalho para uma cobertura mais ampla de TC e pesquisa de imagem-para-relatório.
Descrição
• Foundation models que leem um estudo de CT inteiro, não uma fatia por vez • Aprendizado visão-linguagem que conecta o que o modelo vê à linguagem que radiologistas realmente escrevem • Um modelo que identifica múltiplos achados urgentes simultaneamente, calibrado para operar com segurança na frente de um radiologista • Treinamento e avaliação em uma escala que a maioria dos pesquisadores nunca tem a oportunidade de tocar • Pesquisa que chega ao mercado: seus modelos alcançam submissões ao FDA, implantações em hospitais e impacto em pacientes
🎯 Requisitos
• Você recorre ao PyTorch da mesma forma que a maioria das pessoas recorre a um caderno: arquiteturas customizadas, loops de treinamento, treinamento distribuído • Você entende por que uma loss (função de perda) ou uma arquitetura funciona, não apenas como chamá-la • Você projeta e executa seus próprios experimentos sem esperar para ser instruído • Você valoriza rigor e reprodutibilidade, porque esses modelos têm peso clínico • Desejável, não obrigatório: • Experiência em imagem médica, dados 3D ou volumétricos • Modelos vision-language ou aprendizado auto-supervisionado • Experiência com DICOM, CT ou background em radiologia • Doutorado ou publicações (um diferencial real, nunca um critério eliminatório)
🏖️ Benefícios
• Remuneração base competitiva + participação acionária (equity)
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