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Solventum
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BeratungGesundheitswesenLogistik
Solventum entwickelt Gesundheitstechnologien und Dienstleistungen, die eine sicherere und effizientere medizinische und zahnmedizinische Versorgung unterstützen sollen. Das Portfolio umfasst fortschrittliche Wundversorgung, Lösungen für Chirurgie und Sterilisation, Produkte für die Mundpflege, Dienstleistungen im Bereich Gesundheitsinformationen und -technologie sowie Reinigungs- und Filtrationssysteme für biopharmazeutische Anwendungen. Darüber hinaus unterstützt das Unternehmen medizinisches Fachpersonal mit Bildungs- und Schulungsangeboten und verbindet Produktentwicklung mit einem Fokus auf Patientensicherheit, klinische Ergebnisse und operative Effizienz.
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Stellen im Unternehmen

Machine-Learning-Ingenieur – Solventum – Remote in Pennsylvania

Entwickeln Sie produktive Machine-Learning-Infrastrukturen und KI-Dienste für die Gesundheitsinformationssysteme von Solventum. Die Rolle umfasst MLOps, Gesundheitsdatenengineering, Cloud-Bereitstellung, Überwachung und Compliance.

USVereinigte StaatenPAPennsylvania
124.000 $ – 170.500 $ / Jahr
RemoteVollzeitMittlere StufeSeniorErforderliche Sprache: EnglischMachine-Learning-Ingenieur
AirflowAWSDockerETLJavaKubernetesMicroservicesPandasPythonPyTorchScikit-LearnSparkSQL

Beschreibung

  • Erstellen und pflegen Sie Bereitstellungspipelines für maschinelles Lernen, stellen Sie Produktionsmodelle bereit und überwachen Sie diese, transformieren Sie Gesundheitsdaten, unterstützen Sie Feature Stores, integrieren Sie KI in Gesundheitsanwendungen und pflegen Sie sichere, dokumentierte Systeme.
  • Stellen Sie Machine-Learning-Modelle als skalierbare APIs und Microservices bereit, die klinische Anforderungen an Leistung und Latenz erfüllen.
  • Überwachen Sie die Modellqualität, die Datenabweichung und den Zustand der Produktionsdienste.
  • Erstellen und verbessern Sie ETL-Workflows, die FHIR-, HL7- und andere Gesundheitsdaten in Trainings- und Inferenzdatensätze umwandeln.
  • Unterstützen Sie die Pflege von Feature Stores und Datenschichten, die Trainings- und Produktionsdaten aufeinander abstimmen.
  • Arbeiten Sie mit Backend-Entwicklern zusammen, um Machine-Learning-Ergebnisse in zentrale Gesundheitsprodukte zu integrieren.
  • Erstellen Sie klaren, wartbaren und gut dokumentierten Python-Code.
  • Beteiligen Sie sich an Code-Reviews durch Kollegen.
  • Verpacken und orchestrieren Sie Machine-Learning-Workloads mit Docker und Kubernetes.
  • Wenden Sie HIPAA- und HITRUST-Anforderungen auf die Datenverarbeitung und Bereitstellungen an.
  • Reisen Sie bis zu 10 % innerhalb des Landes.
  • Absolvieren Sie in den ersten Beschäftigungstagen die erforderliche Einarbeitung vor Ort.

Anforderungen

  • Bachelorabschluss oder höher in Informatik, Softwareentwicklung, Datenengineering oder einer verwandten Fachrichtung.
  • Mindestens sechs Jahre Berufserfahrung in der Softwareentwicklung oder im Datenengineering.
  • Mindestens fünf Jahre Erfahrung mit Python sowie Kenntnisse in SQL.
  • Mindestens zwei Jahre Erfahrung mit produktiven Machine-Learning-Systemen.
  • Mindestens fünf Jahre Erfahrung mit AWS und Containertechnologien wie Docker.
  • Mindestens drei Jahre Berufserfahrung mit Java.
  • Mindestens drei Jahre Erfahrung mit Machine-Learning-Bibliotheken wie PyTorch oder Scikit-learn und MLOps-Tools wie Airflow, Prefect, BentoML oder Kubeflow.
  • Mindestens vier Jahre Erfahrung mit Datenverarbeitungsframeworks wie Pandas, Spark oder dbt.
  • Erfahrung mit der Bereitstellung großer Sprachmodelle oder mit Frameworks wie LangChain.
  • Erfahrung in einer regulierten Branche, einschließlich Gesundheitswesen oder Finanzwesen.
  • Kenntnisse in API-Design und Microservices-Architektur.
  • Die Arbeit muss gemäß Unternehmensrichtlinien, Verfahren, Sicherheitsstandards und dokumentierten Anforderungen an Lebenslauf oder Bewerbung erfolgen.
  • Ausbildung und Berufserfahrung müssen über einen Lebenslauf oder Bewerbungsfelder angegeben werden.

Zusatzleistungen

  • Kranken-, Zahn- und Sehkostenschutz.
  • Optionen für ein Gesundheitssparkonto.
  • Flexible Ausgabenkonten für Gesundheits- und Betreuungskosten.
  • Leistungen bei Erwerbsunfähigkeit.
  • Lebensversicherung.
  • Freiwillige Zusatzleistungen.
  • Bezahlte Abwesenheiten.
  • Altersvorsorgeleistungen.
  • Vom Unternehmen übernommene Reise- und damit verbundene Kosten für die erforderliche Einarbeitung vor Ort.
  • Eine Inlandsreisetätigkeit von bis zu 10 % kann erforderlich sein.

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