Solventum desarrolla tecnologías y servicios de atención sanitaria diseñados para favorecer una atención médica y odontológica más segura y eficiente. Su cartera incluye soluciones avanzadas para el cuidado de heridas, cirugía y esterilización, productos de atención odontológica, servicios de información y tecnología sanitaria, y sistemas de purificación y filtración para aplicaciones biofarmacéuticas. La empresa también apoya a los profesionales sanitarios mediante recursos de educación y formación, combinando el desarrollo de productos con un enfoque en la seguridad del paciente, los resultados clínicos y la eficiencia operativa.
Ingeniero de aprendizaje automático - Solventum - Trabajo remoto en Pensilvania
Desarrolla infraestructura de aprendizaje automático y servicios de IA para producción destinados a los sistemas de información sanitaria de Solventum. El puesto abarca MLOps, ingeniería de datos sanitarios, implementación en la nube, supervisión y cumplimiento normativo.
Descripción
- Crea y mantiene canalizaciones de entrega de aprendizaje automático, implementa y supervisa modelos en producción, transforma datos sanitarios, ayuda con los almacenes de características, integra la IA en aplicaciones sanitarias y mantiene sistemas seguros y documentados.
- Implementa modelos de aprendizaje automático como API y microservicios escalables que satisfagan las necesidades de rendimiento clínico y latencia.
- Supervisa la calidad de los modelos, la deriva de los datos y el estado de los servicios en producción.
- Crea y mejora flujos de trabajo ETL que convierten datos FHIR, HL7 y otros datos sanitarios en conjuntos de datos para entrenamiento e inferencia.
- Ayuda a mantener almacenes de características y capas de datos que mantengan alineados los datos de entrenamiento y producción.
- Trabaja con ingenieros de backend para integrar los resultados del aprendizaje automático en los productos sanitarios principales.
- Produce código Python claro, mantenible y bien documentado.
- Contribuye a las revisiones de código entre compañeros.
- Empaqueta y orquesta cargas de trabajo de aprendizaje automático con Docker y Kubernetes.
- Aplica los requisitos de HIPAA y HITRUST al procesamiento de datos y las implementaciones.
- Viaja dentro del país hasta un 10 %.
- Completa la incorporación presencial obligatoria durante los primeros días de empleo.
Requisitos
- Licenciatura o título superior en informática, ingeniería de software, ingeniería de datos o una disciplina relacionada.
- Al menos seis años de experiencia profesional en ingeniería de software o ingeniería de datos.
- Al menos cinco años de experiencia con Python, además de familiaridad con SQL.
- Al menos dos años de experiencia trabajando con sistemas de aprendizaje automático en producción.
- Al menos cinco años utilizando AWS y tecnologías de contenedores como Docker.
- Al menos tres años de experiencia profesional con Java.
- Al menos tres años utilizando bibliotecas de aprendizaje automático como PyTorch o Scikit-learn y herramientas de MLOps como Airflow, Prefect, BentoML o Kubeflow.
- Al menos cuatro años utilizando marcos de procesamiento de datos como Pandas, Spark o dbt.
- Familiaridad con la implementación de modelos de lenguaje de gran tamaño o con el trabajo con marcos como LangChain.
- Experiencia en una industria regulada, incluida la atención sanitaria o las finanzas.
- Conocimientos de diseño de API y arquitectura de microservicios.
- El trabajo debe cumplir las políticas corporativas, los procedimientos, los estándares de seguridad y los requisitos documentados del currículum o la solicitud.
- La formación y el historial laboral deben proporcionarse mediante un currículum o los campos de la solicitud.
Beneficios
- Cobertura médica, dental y oftalmológica.
- Opciones de cuenta de ahorros para gastos médicos.
- Cuentas de gastos flexibles para atención médica y cuidado de dependientes.
- Prestaciones por discapacidad.
- Seguro de vida.
- Programas de prestaciones voluntarias.
- Ausencias remuneradas.
- Prestaciones de jubilación.
- Viajes y gastos relacionados pagados por la empresa para la incorporación presencial obligatoria.
- Puede requerirse viajar dentro del país hasta un 10 %.