Senior AI Researcher
Datasurgery Yazılım ve Danışmanlık • Istanbul, İstanbul, Turkey
No Relocation
Posted: July 26, 2026
Job Description
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.
Sorumluluklar
- Video tabanlı medikal görüntü analiz modelleri geliştirmek
- Medikal görüntü işleme modelleri geliştirmek ve optimize etmek
- 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
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
Additional Content
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.
Sorumluluklar
- Video tabanlı medikal görüntü analiz modelleri geliştirmek
- Medikal görüntü işleme modelleri geliştirmek ve optimize etmek
- 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
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