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Plenful
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51 – 200 Empleados
Atención sanitariaInteligencia artificialSaaS
Plenful desarrolla software de automatización de flujos de trabajo con IA para equipos de farmacia e infusión. Su plataforma conecta datos de API, HL7, SFTP, PDF y bases de datos para gestionar tareas administrativas como auditorías y optimización de programas 340B, captación de derivaciones, gestión de reembolsos, información sobre el precio máximo justo, autorizaciones previas y recepción de pedidos. Plenful presta servicio a sistemas de salud, farmacias especializadas, centros de infusión y grupos de proveedores, con énfasis en operaciones conformes a la normativa, recuperación de ingresos y reducción del trabajo manual.
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Empleos de la empresa

Ingeniero/a sénior de aprendizaje automático, Plenful (San Francisco, híbrido)

Define la estrategia de producción para agentes de aprendizaje automático, el posentrenamiento de modelos y su evaluación. Desarrolla automatización de IA para el sector sanitario que reduzca las tareas administrativas y refuerce el cumplimiento normativo.

USEstados UnidosCACaliforniaHíbridoTiempo completoLíderIdioma Obligatorio: inglésIngeniero de aprendizaje automático
DockerKubernetesPythonPyTorch

Descripción

  • Diseña agentes de producción con uso de herramientas, recuperación de información, gestión del estado y el contexto, enrutamiento, orquestación, trazabilidad y recuperación ante fallos.
  • Convierte los enfoques exitosos en patrones de ingeniería reutilizables.
  • Decide si conviene desarrollar o adquirir modelos y componentes de plataforma.
  • Define la estrategia de posentrenamiento de la empresa.
  • Entrena e implementa LLM y modelos de visión y lenguaje para tareas sanitarias.
  • Desarrolla capacidades internas para continuar entrenando modelos.
  • Crea evaluaciones que demuestren mejoras en producción.
  • Define la estrategia de calidad de IA mediante evaluadores automatizados, jueces LLM calibrados, conjuntos de pruebas de regresión, revisión humana, taxonomías de fallos y validación del entorno offline al online.
  • Basa las decisiones de lanzamiento en los resultados de evaluación.
  • Desarrolla sistemas que aprovechen los fallos en producción y los comentarios de usuarios para mejorar conjuntos de datos, evaluaciones y modelos.
  • Establece estándares para el versionado de conjuntos de datos, la observabilidad y MLOps.
  • Define la hoja de ruta de aprendizaje automático para los próximos 12 meses junto con responsables de ingeniería y producto.
  • Dirige revisiones técnicas, asesora a ingenieros sénior y contribuye a la contratación.
  • Diseña teniendo en cuenta la privacidad: usa solo los datos estrictamente necesarios, datos desidentificados o sintéticos cuando corresponda y prácticas acordes con HIPAA.
  • Durante los primeros 30 días, revisa los agentes, las evaluaciones y el flujo de entrenamiento e identifica las tres brechas principales.
  • Para el día 90, implementa una mejora del posentrenamiento o de la evaluación que mejore una métrica de producción.
  • Para el día 90, publica el plan del equipo para los dos trimestres siguientes.

Requisitos

  • Al menos 8 años de experiencia en aprendizaje automático o ingeniería de software, incluidos más de 3 años liderando sistemas LLM o de agentes en producción.
  • Experiencia práctica integral en posentrenamiento, como ajuste fino supervisado, optimización de preferencias, destilación o aprendizaje por refuerzo.
  • Experiencia en la puesta en producción de un modelo que haya mejorado una métrica de producción.
  • Experiencia en el diseño de estrategias de evaluación de LLM o agentes que hayan orientado decisiones de lanzamiento.
  • Experiencia en arquitectura de sistemas de agentes de producción.
  • Experiencia con LangGraph, RAG y herramientas de búsqueda vectorial como Pinecone.
  • Dominio de Python y PyTorch.
  • Familiaridad con herramientas de entrenamiento y servicio distribuido como vLLM, FSDP o DeepSpeed.
  • Experiencia con MLOps: Docker, Kubernetes, MLflow o equivalentes, CI/CD y seguimiento de experimentos y conjuntos de datos.
  • Capacidad para influir sin autoridad formal mediante documentos de diseño, revisiones y mentoría.
  • Conocimientos actualizados de nuevos modelos y agentes de programación.
  • Capacidad para convertir artículos y lanzamientos en experimentos y comunicar resultados cuantificados.
  • Pruebas de trabajo que otras personas utilizan, como contribuciones de código abierto, artículos, charlas o evaluaciones.
  • Se valorará: experiencia con datos sanitarios como EHR, FHIR, reclamaciones o autorizaciones previas.
  • Se valorará: publicaciones o contribuciones de código abierto sobre evaluación de LLM, posentrenamiento o agentes.
  • Se valorará: experiencia entrevistando y contratando a ingenieros de aprendizaje automático.
  • Se valorará: experiencia en otro sector regulado y de alto riesgo.

Beneficios

  • Trabajo híbrido flexible con enfoque remoto y presencia significativa en las oficinas de San Francisco y Nueva York.
  • Cobertura médica, dental y oftalmológica completa para empleados, con participación familiar.
  • Plan 401(k) con una aportación de la empresa equivalente al 50 % de las primeras contribuciones del 3 % del salario.
  • Participación accionaria para todos los empleados a tiempo completo.
  • Tiempo libre remunerado ilimitado.
  • Subsidio semanal de 100 $ para almuerzos.
  • Subsidio mensual de 100 $ para bienestar.
  • Ayuda mensual de 100 $ para transporte para empleados con sede en San Francisco y Nueva York.
  • Permiso parental remunerado.
  • Oportunidades de crecimiento profesional.
  • Equipo comprometido con su misión y formado por colegas con experiencia.
  • Colaboración con líderes experimentados y de alto rendimiento.

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