Monster Jobs lê cada vaga aberta e diz, de 0 a 100, o match dela com o seu currículo — de graça. Você está vendo esta página sem a parte mais importante dela: a sua.
Pode ser 94. Pode ser 31.
O ponteiro só crava quando lemos o seu currículo. Leva 1 minuto, de graça.
DOSSIÊ MJ-7906 · ACESSO PARCIAL
Senior Research Scientist
DeepHealth
Esta é 1 de 66.514 vagas encontradas nos últimos 30 dias. Nós comparamos todas com o seu currículo — hoje, esta página nem sabe quem você é.
Grátis, sem cartão. Só o seu currículo.
Encontrada há 3 horas
Se candidatar no escuro custa uma noite.
Saber custa um minuto.
A conta que ninguém faz
Você, sozinho, numa noite
~20
vagas abertas e lidas uma a uma — a maioria descartada no terceiro parágrafo, quando o requisito que você não tem finalmente aparece. Dias assim, toda semana.
O Monster Jobs, enquanto isso
66.514
vagas já lidas e entendidas, prontas para ganhar nota contra o seu currículo no momento em que ele chegar. Você não procura mais vaga — recebe as que merecem a sua atenção.
Recrutador faz triagem de candidato.
Aqui, o recrutador é você — de vagas.
Cada uma chega com nota e motivo. Seu único trabalho é dizer sim ou não.
RELATÓRIO DE COMPATIBILIDADE · GERADO POR VAGA, POR PESSOA
Por que essa nota
Para quem tem conta, este bloco explica a nota em português — escrito sobre o seu histórico, não um texto genérico:
O raciocínio da nota é gerado para cada currículo depois do cadastro gratuito.
A seu favor
O que do seu histórico pesa a favor aqui.
O que falta
O que a vaga pede e seu currículo ainda não mostra.
1 minuto: você envia o currículo, nós escrevemos o resto.
Ninguém caça sozinho. Esta vaga foi encontrada por outra pessoa e entrou no acervo de todo mundo. A caça continua enquanto você lê isto — e a sua parte do acervo (66.514 vagas, comparadas com o seu currículo) só passa a existir quando você entra.
O que você decide sobre cada vaga
Cada vaga vira um caso com histórico: candidatei, entrevista, proposta. Estes botões são os reais — só falta a conta.
Descrição da vaga
Job Summary
The Senior Research Scientist sits on DeepHealth's ML Capabilities team and advances research in machine learning for medical imaging, with a focus on foundation models in radiology AI. This role designs novel model architectures, develops experimental systems to test research hypotheses, and helps translate research into solutions that support clinical applications. The work draws on DeepHealth's large-scale imaging data and expert feedback loops and includes collaboration with research partners such as Imperial College London.
Essential Duties and Responsibilities
Define and drive the scientific roadmap for foundation models in medical imaging within the ML Capabilities programme.
Track and evaluate developments in machine learning and generative AI relevant to radiology and multimodal imaging.
Design and prototype novel model architectures for multimodal medical imaging data.
Develop experimental systems to validate research hypotheses and measure progress against scientific goals.
Establish and maintain benchmarking frameworks across downstream clinical and technical tasks.
Collaborate with engineering teams to translate research advances into deployable solutions.
Lead scientific publications and conference contributions that communicate DeepHealth research results.
Engage with external research collaborators, including partners at Imperial College London.
Mentor researchers and contribute to research quality standards within the ML Capabilities team.
Document methods, experiments, and findings to support reproducibility, review, and knowledge transfer.
PLEASE NOTE: This is not an exhaustive list of all duties, responsibilities and requirements of the position described above. Other functions may be assigned and management retains the right to add or change duties at any time.
Requirements
Minimum Qualifications, Education and Experience
PhD in Machine Learning, Computer Science, or a related field (required).
Strong publication record at top machine learning venues (for example, NeurIPS, ICML, ICLR) (required).
Expertise in deep learning and generative models (required).
Experience designing and evaluating machine learning systems (required).
Preferred: Experience in medical imaging or healthcare AI.
Preferred: Familiarity with multimodal learning.
Preferred: Experience mentoring or leading research projects.
Quality Standards
Communicates, cooperates, and consistently functions professionally and harmoniously with all levels of supervision, co-workers, visitors, and vendors.
Demonstrates initiative, personal awareness, professionalism and integrity, and exercises confidentiality in all areas of performance.
Follows all local, regional and country laws concerning employment.
Follows all DeepHealth policies and procedures.
Follows data privacy, compliance, safety and confidentiality standards at all times.
Practices universal safety precautions.
Promotes good public relations on the phone and in person.
Adapts and is willing to learn new tasks, methods, and systems.
Reports to work regularly as scheduled; consistently punctual with respect to working hours, meal and rest breaks, and maintains satisfactory personal attendance in accordance with DeepHealth guidelines.
Completes job responsibilities in a quality and timely manner.
Travel
This position requires domestic / international travel up to 10%.
Working Environment
Hybrid/Remote.
Originally posted on Himalayas
Leu tudo e ficou na dúvida? É exatamente isso que a nota resolve.
Por que criar conta agora
Leva 1 minuto
Envie o currículo e pronto. Sem formulário longo, sem questionário, sem teste.
Grátis de verdade
Sem cartão, sem período de teste que expira. Seu currículo só gera as suas notas.
Já tem vaga esperando
66.514 vagas encontradas nos últimos 30 dias — a sua nota nesta e em todas as outras sai assim que o currículo chega.