जब आप टीबी एप्लीकेशन के लिए कफ का उपयोग करते हैं (जिसे आगे ऐप कहा गया है) तो आपसे और आपके बारे में व्यक्तिगत जानकारी ली जाती है। हम इस जानकारी को सुरक्षित रखने और आपकी गोपनीयता की रक्षा करने के लिए प्रतिबद्ध हैं। यह गोपनीयता नीति जमा की गई व्यक्तिगत जानकारी का विवरण निर्धारित करती है, जिस तरह से इसे जमा किया जाता है, जिसके द्वारा और साथ ही किन उद्देश्यों के लिए इसका उपयोग किया जाता है। पंजीकरण के समय आपसे इस गोपनीयता नीति की शर्तों को स्वीकार करने का अनुरोध किया जाता है और आपके द्वारा ऐप का उपयोग करना आपकी निरंतर स्वीकृति को दर्शाता है। इस गोपनीयता नीति को समय-समय पर आवश्यतानुसार बदला जा सकता है और ऐसे सभी परिवर्तनों के बारे में आपको समय-समय पर सूचित किया जाएगा। ऐप का इस्तेमाल करने के लिए आपको गोपनीयता नीति की शर्तों पर स्वीकृति देनी होगी।
इस ऐप का उपयोग 18 वर्ष से 100 वर्ष की आयु के बीच की भारत की उस आम जनता द्वारा किया जाएगा, जो किसी भी ट्यूबरक्यूलोसिस (टीबी)/क्षय रोग उपचार का लाभ नहीं उठा पा रही है।
ऐप से पल्मोनरी ट्यूबरक्यूलोसिस(टीबी) की संभावना के बारे में पता लगाने के लिए एक काम करने वाले इंटरनल माइक्रोफोन के साथ साथ एक चालू स्मार्टफोन की आवश्यकता होती है। ऑडियो (खांसी और पीछे की आवाज़) अच्छी तरह हवादार, बिना शोर वाली जगह पर रिकॉर्ड करी जानी चाहिए।
(क) जब आप ऐप पर पंजीकरण करते हैं, तो आपकी निम्नलिखित जानकारी जमा की जाती है और उसे वाधवानीएआई द्वारा संचालित और प्रबंधित क्लाउड पर सुरक्षित रूप से स्टोर किया जाता है – (i) पूरा नाम; (ii) जन्म तिथि; और (iii) लिंग। ऐप में उपयोग किए गए वर्तमान ए.आई. मॉडल के अनुसार आपके या अन्य व्यक्ति के पल्मोनरी ट्यूबरक्यूलोसिस की संभावना का पता/ परिणाम जानने के लिए, प्रासंगिक महत्वपूर्ण आंकड़े, लक्षणात्मक डेटा, खांसी (ऑडियो) और पृष्ठभूमि (ऑडियो) डेटा के लिए अनुरोध किया जाता है। यह जानकारी क्लाउड पर जमा की जाएगी और आपकी जानकरी को एक यूनीक डिजिटल आईडी (यूयूआईडी) दी जाएगी। इसके बाद ऐप से संबंधित सभी रिपोर्ट में आपको पहचानने के लिए और ऐप से क्लाउड पर अपलोड किए गए किसी भी डेटा या जानकारी से सम्बंधित चीज़ों के लिए यूयूआईडी का उपयोग किया जाएगा। पंजीकरण के समय, आपके लोकेशन की जानकारी दर्ज की जाती है और क्लाउड पर अपलोड की जाती है।
(ख) हर बार जब आप सेल्फ-असेसमेंट टेस्ट पूरा करते हैं, तो ऐप इसके परिणाम, आपके द्वारा साझा किए गए डेटा के साथ लोकेशन डेटा को जमा करके इस जानकारी को आपके डिवाइस पर सुरक्षित रूप से स्टोर करेगी, और इस डेटा को आपकी सहमती से क्लाउड पर अपलोड किया जाएगा।
(ग) ऐप मोबाइल नंबर आधारित ओटीपी सत्यापन द्वारा उपयोगकर्ता की पहचान के सत्यापन की सुविधा देगी।
(घ) ऐप व्यक्ति द्वारा/के लिए किए गए मेडिकल डायग्नोस्टिक परीक्षणों को जमा करने की सुविधा प्रदान करेगी। निम्नलिखित जानकारी एकत्र की जाती है:
(क) पंजीकरण के समय खंड 1 (क) के तहत आपकी ली गई सभी व्यक्तिगत जानकारी तब तक हमारे साथ बनी रहेगी जब तक आपका खाता बना रहेगा और यदि खंड 2 के तहत कोई चिकित्सा या प्रशासनिक हस्तक्षेप शुरू किया गया है, तो नीचे दिए गए खंड 3 (ख) के अधीन, उसके बाद ऐसी अवधि के लिए अगर आवश्यक है तो इस तरह के हस्तक्षेपों को पूरा किया जाएगा।
(ख) खंड 1 (क), 1 (ख), और 1 (ग) के तहत ली गई सभी व्यक्तिगत जानकारी को संग्रह की तारीख से अनिश्चित काल तक मोबाइल डिवाइस पर रखा जाएगा, जिसके बाद, अगर इसे पहले ही क्लाउड पर अपलोड नहीं किया गया है, ऐप से हटा दिया जाएगा। खंड 1 (ख), 1 (ग), 1 (घ) और 1 (ङ) के तहत इकट्ठा की गई जानकारी जो क्लाउड पर अपलोड की गई है उन सभी जानकारी को अनिश्चित काल के बाद क्लाउड से हटा दिया जाएगा। इसमें, उन व्यक्तियों की जानकारी शामिल है जो ट्यूबरक्यूलोसिस टेस्ट में संक्रमित नहीं पाए गए हैं । खंड 1 (ख), 1 (ग), 1 (घ) और 1 (ङ) के तहत, ट्यूबरक्यूलोसिस से संक्रमित व्यक्तियों की इकट्ठा की गई सभी जानकारी को अनिश्चित काल के बाद क्लाउड से हटा दिया जाएगा, जिन्हे ट्यूबरक्यूलोसिस से संक्रमित नहीं घोषित कर दिया गया हो।
(ग) यहां निर्धारित कुछ भी ऐप के पंजीकृत उपयोगकर्ताओं के व्यक्तिगत डेटा या किसी भी रिपोर्ट, हीट मैप्स या ऐसे डेटासेट का उपयोग करके बनाए गए अन्य विज़ुअलाइज़ेशन द्वारा तैयार किए अज्ञात, समेकित डेटासेट पर लागू नहीं होगा। उपचार के समय चिकित्सा पेशेवरों द्वारा बनाई गई चिकित्सा रिपोर्ट, निदान या अन्य चिकित्सा जानकारी पर यहां निर्धारित कुछ भी लागू नहीं होगा।
(क) एक पंजीकृत उपयोगकर्ता के रूप में, आपको किसी भी समय अपनी प्रोफ़ाइल में कुछ जोड़ने, हटाने या किसी भी पंजीकरण जानकारी को संशोधित करने का अनुरोध करने का अधिकार है जो आपने उन सभी प्लैटफॉर्म में दर्ज किया है जहां डेटा स्टोर हो रहा है।
(ख) आप उन संचारों का प्रबंधन नहीं कर सकते जो आप हमसे प्राप्त करते हैं या आप उन्हें कैसे प्राप्त कर सकते हैं। यदि आप अब ऐप का उपयोग नहीं करना चाहते हैं तो आप ऐप को हटा सकते हैं। कृपया ध्यान दें कि ऐप को हटाने से आपके फोन पर एकत्रित और संग्रहीत सभी जानकारी हट जाएगी, लेकिन क्लाउड पर संग्रहीत कोई भी जानकारी नहीं हटेगी। यदि आप क्लॉज 1(ए) में निर्दिष्ट पंजीकरण जानकारी को हटाना चाहते हैं जो बैकएंड क्लाउड पर संग्रहीत हैं, तो आप प्रासंगिक जानकारी के साथ coughagainsttb@wadhwaniai.org पर ईमेल कर सकते हैं। एक बार जब आप पुष्टि कर देते हैं कि आप पंजीकरण हटाना चाहते हैं, तो आपके द्वारा खंड 1(ए) के तहत हमें प्रदान की गई सभी जानकारी हमें अनुरोध मिलने के 30 दिनों के बाद हटा दी जाएगी।
ऐप आपकी जानकारी की गोपनीयता और सुरक्षा की रक्षा करने के लिए मानक सुरक्षा सुविधाओं से लैस है। डेटा को रेस्ट पर भी और ट्रांजिट पर भी एन्क्रिप्ट किया गया है। रजिस्ट्रेशन के समय दी गई व्यक्तिगत जानकारी को क्लाउड पर अपलोड करने से पहले एन्क्रिप्ट किया जाता है जहां इसे सुरक्षित एन्क्रिप्टेड क्लाउड में संग्रहीत किया जाता है। आपके संपर्क में आने वाले अन्य पंजीकृत उपयोगकर्ताओं की ऐप्स में संग्रहीत व्यक्तिगत जानकारी सुरक्षित रूप से एन्क्रिप्ट की गई है और ऐसे उपयोगकर्ताओं द्वारा एक्सेस नहीं करी जा सकती है। व्यक्तिगत डेटा को अंतर्राष्ट्रीय मानक IS/ISO/IEC 27001 के अनुसार एकत्र, संग्रहीत और मिटाया जाएगा।
उद्देश्य प्राप्त होने के बाद व्यक्तिगत डेटा का विधिक और अनुमत तरीके से निपटान किया जाएगा।
यह नीति उन सभी वाधवानी एआई कर्मचारियों, ठेकेदारों, विक्रेताओं, व्यापार भागीदारों, इंटर्न, सहयोगियों पर लागू होगी जिनकी व्यक्तिगत जानकारी तक किसी भी प्रकार की कोई पहुँच है या वाधवानी एआई द्वारा एकत्रित या संसाधित व्यक्तिगत डेटा को प्राप्त कर सकते हैं।
उन सभी तीसरी पार्टी द्वारा नीति का कड़ाई से पालन किया जाएगा जिनकी व्यक्तिगत डेटा तक कोई भी पहुंच है या जिन्होंने कोई व्यक्तिगत डेटा प्राप्त किया है और उनसे नीति को पढ़ने, समझने और पालन करने की अपेक्षा की जाती है।
व्यक्तिगत डेटा को संसाधित करते समय आपकी गोपनीयता की सुरक्षा के साथ-साथ सभी व्यावसायिक डेटा की सुरक्षा हमारे लिए बहुत महत्वपूर्ण है।
यदि इस गोपनीयता निति को लेकर आपकी कोई भी चिंता या प्रश्न है , तो आप निक्षय संपर्क को 1800-11-6666 पर फोन कर सकते है।
हम समय-समय पर लागू कानूनों के अनुसार नई तकनीकों, नियामक आवश्यकताओं, नई प्रथाओं के साथ-साथ अन्य कारणों से इस नीति को अपडेट कर सकते हैं। हम यह सुनिश्चित करेंगे किअपडेटड /संशोधित नीति तिथि के साथ ऐप और साइट पर प्रदर्शित हो। इस नीति में कोई भी परिवर्तन इस पेज पर संशोधित नीति को पोस्ट करने पर लागु हो जाएगा। इस तरह के संशोधन के बाद आपके द्वारा ऐप का निरंतर उपयोग प्रभावी संशोधित नीति को आपकी स्वीकृति मानता है।
Wadhwani AI is a program of the AI Unit
of National Entrepreneurship Network (NEN)
© 2024 Wadhwani AI
ROLES AND RESPONSIBILITIES
An ML Engineer at Wadhwani AI will be responsible for building robust machine learning solutions to problems of societal importance; usually under the guidance of senior ML scientists, and in collaboration with dedicated software engineers. To our partners, a Wadhwani AI solution is generally a decision making tool that requires some piece of data to engage. It will be your responsibility to ensure that the information provided using that piece of data is sound. This not only requires robust learned models, but pipelines over which those models can be built, tweaked, tested, and monitored. The following subsections provide details from the perspective of solution design:
Early stage of proof of concept (PoC)
Late PoC
This is early to mid-stage of AI product development
Post PoC
Responsibilities during production deployment
We realize this list is broad and extensive. While the ideal candidate has some exposure to each of these topics, we also envision great candidates being experts at some subset. If either of those cases happens to be you, please apply.
DESIRED QUALIFICATIONS
Master’s degree or above in a STEM field. Several years of experience getting their hands dirty applying their craft.
Programming
ROLES AND RESPONSIBILITIES
As an ML Scientist at Wadhwani AI, you will be responsible for building robust machine learning solutions to problems of societal importance, usually under the guidance of senior ML scientists. You will participate in translating a problem in the social sector to a well-defined AI problem, in the development and execution of algorithms and solutions to the problem, in the successful and scaled deployment of the AI solution, and in defining appropriate metrics to evaluate the effectiveness of the deployed solution.
In order to apply machine learning for social good, you will need to understand user challenges and their context, curate and transform data, train and validate models, run simulations, and broadly derive insights from data. In doing so, you will work in cross-functional teams spanning ML modeling, engineering, product, and domain experts. You will also interface with social sector organizations as appropriate.
REQUIREMENTS
Associate ML scientists will have a strong academic background in a quantitative field (see below) at the Bachelor’s or Master’s level, with project experience in applied machine learning. They will possess demonstrable skills in coding, data mining and analysis, and building and implementing ML or statistical models. Where needed, they will have to learn and adapt to the requirements imposed by real-life, scaled deployments.
Candidates should have excellent communication skills and a willingness to adapt to the challenges of doing applied work for social good.
DESIRED QUALIFICATIONS