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Weekday (YC W21)
Weekday (YC W21)
11 – 50 Mitarbeitende
BeratungHR-TechnologieSaaS
Weekday (YC W21) ist eine auf Indien ausgerichtete Recruiting-Plattform im Bereich HR-Technologie und SaaS. Sie kombiniert KI-gestützte Tools mit einer umfangreichen Kandidatendatenbank, damit Unternehmen Talente durch proaktive Ansprache identifizieren und erreichen können. Die Plattform unterstützt die Kommunikation per E-Mail, WhatsApp und Telefon und bietet Kandidatinnen und Kandidaten zugleich eine unkomplizierte Möglichkeit, Stellen zu entdecken und sich darauf zu bewerben.
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Stellen im Unternehmen

Senior Machine-Learning-Ingenieur – Remote in Indien

Entwickle auf das Gesundheitswesen ausgerichtete Machine-Learning-, LLM- und Multi-Agenten-Systeme für einen Kunden von Weekday. Entwickle sichere KI-Dienste und Backend-Infrastruktur, die Arbeitsabläufe im Gesundheitswesen verbessern.

INIndien
2.500.000 ₹ – 5.000.000 ₹ / Jahr
RemoteVollzeitMittlere StufeSeniorErforderliche Sprache: EnglischMachine-Learning-Ingenieur
CloudGoogle Cloud PlatformKubernetesMicroservicesPythonPyTorchTensorFlow

Beschreibung

  • Entwirf, implementiere, überwache und pflege proprietäre Machine-Learning-Modelle, LLMs und Multi-Agenten-KI-Systeme für Anwendungen im Gesundheitswesen.
  • Entwickle KI-Lösungen, die Abläufe, Prozesse, Effizienz und Servicebereitstellung im Gesundheitswesen verbessern.
  • Passe Open-Source-LLMs an und optimiere sie für bestimmte Anforderungen; integriere außerdem LLM-Plattformen für Unternehmen in Lösungen für das Gesundheitswesen.
  • Entwickle Prompting-Ansätze, die die Leistung von LLMs bei komplexen Anwendungsfällen im Gesundheitswesen verbessern.
  • Entwickle KI-Lösungen für vorherige Genehmigungen und andere operative Abläufe im Gesundheitswesen.
  • Entwickle skalierbare, sichere und wartbare Python-Microservices mit FastAPI.
  • Entwirf und implementiere RESTful APIs und Backend-Dienste für ML- und KI-Anwendungen.
  • Stelle Dienste mit Kubernetes bereit und orchestriere sie; dabei stehen Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit, Sicherheit und betriebliche Leistung im Mittelpunkt.
  • Nutze die Infrastruktur der Google Cloud Platform, um produktive KI- und ML-Workloads bereitzustellen und zu verwalten.
  • Überwache die Leistung von Modellen und Diensten und verbessere dabei Zuverlässigkeit, Latenz, Skalierbarkeit und Ressourcennutzung.
  • Untersuche neue KI- und ML-Techniken für das Gesundheitswesen und wende relevante Forschung auf praktische Lösungen an.
  • Führe eigenständige technische Forschung durch und trage zu wissenschaftlichen Veröffentlichungen und Forschungsarbeiten bei.
  • Entwickle intelligente Simulationssysteme, die dienstleistungsbasierte Abläufe nachbilden oder automatisieren, um die Effizienz zu steigern und Kosten zu senken.
  • Arbeite mit Stakeholdern aus Produktentwicklung, Engineering, Gesundheitswesen und anderen Bereichen zusammen, um Anforderungen in wirksame KI-Lösungen zu überführen.
  • Stelle sicher, dass KI-Systeme ethische, datenschutzrechtliche, sicherheitsbezogene und regulatorische Anforderungen des Gesundheitswesens erfüllen.
  • Pflege technische Dokumentationen und erkläre technischen und nichttechnischen Stakeholdern KI-Konzepte, Systemfunktionen, Einschränkungen und Ergebnisse.
  • Trage zur Verbesserung von KI-Engineering-Praktiken, Modellentwicklungsprozessen und produktiver Infrastruktur bei.

Anforderungen

  • Drei bis fünf Jahre Erfahrung in der Entwicklung skalierbarer ML-Systeme, KI-Anwendungen und Backend-Dienste.
  • Bachelorabschluss in Informatik, Ingenieurwesen oder einem verwandten Fach, vorzugsweise von einer Tier-I-Hochschule.
  • Praktische Expertise in großen Sprachmodellen, Prompting, Fine-Tuning und generativer KI.
  • Fundierte Kenntnisse der Machine-Learning-Konzepte sowie praktische Erfahrung mit TensorFlow, PyTorch oder vergleichbaren Frameworks.
  • Erfahrung in der Entwicklung, Bereitstellung, Überwachung und Optimierung produktiver ML-Modelle.
  • Sehr gute Python-Kenntnisse und praktische Erfahrung in der Entwicklung RESTful Microservices mit FastAPI.
  • Erfahrung mit Kubernetes und der Bereitstellung containerisierter Anwendungen.
  • Vertrautheit mit der Google Cloud Platform und cloudbasierter ML- und KI-Infrastruktur.
  • Erfahrung in der Entwicklung skalierbarer Backend-Systeme und produktionsreifer KI-Dienste.
  • Fähigkeit, eigenständige KI-/ML-Forschung durchzuführen und zu wissenschaftlichen Arbeiten oder technischen Veröffentlichungen beizutragen.
  • Ausgeprägte analytische Fähigkeiten und Problemlösungskompetenz sowie die Fähigkeit, Forschung in praktische Engineering-Lösungen zu überführen.
  • Verständnis für KI-Ethik, Datenschutz im Gesundheitswesen, Sicherheit und regulatorische Anforderungen.
  • Ausgezeichnete schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten, einschließlich der Fähigkeit, komplexe technische Konzepte für nichttechnische Zielgruppen zu erklären.
  • Ausgeprägte Eigenverantwortung, Teamfähigkeit und Umsetzungskompetenz in schnelllebigen, funktionsübergreifenden Umgebungen.
  • Bereitschaft, bei Bedarf etwa eine Woche zum Hauptsitz in Vadodara, Gujarat, zu reisen.

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