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ExaCare AI
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51 – 200 Empleados
Atención sanitariaConsultoríaLogística
ExaCare AI desarrolla software SaaS para proveedores de atención posaguda, incluidos centros de enfermería especializada y agencias de atención médica domiciliaria. Su plataforma facilita la revisión de derivaciones, la verificación de seguros, los procesos de reembolso y las admisiones mediante el resumen de historiales clínicos, la identificación de riesgos clínicos y financieros, como las oportunidades relacionadas con el modelo PDPM, la comprobación de la elegibilidad de la cobertura y la visibilidad de la ocupación, las tendencias del censo y el rendimiento operativo.
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Empleos de la empresa

Ingeniero de Machine Learning en ExaCare AI — Híbrido, Toronto

Construye la infraestructura, las canalizaciones y la supervisión de ML en producción que sustentan la plataforma de atención posaguda de ExaCare AI. Ayuda a los equipos sanitarios a tomar decisiones de colocación más seguras mediante sistemas de machine learning fiables y escalables.

CACanadáHíbridoTiempo completoIntermedioSeniorIdioma Obligatorio: inglésIngeniero de aprendizaje automático

Descripción

  • Gestionar los flujos de trabajo y la infraestructura durante todo el ciclo de vida del machine learning
  • Colaborar con investigadores y profesionales de ML para desplegar modelos y acelerar la iteración
  • Crear y mejorar canalizaciones de datos y de entrenamiento de modelos
  • Optimizar el procesamiento y la anotación de datos, así como la eficiencia general de los sistemas de ML
  • Desplegar y operar servicios de apoyo para el entrenamiento y la inferencia de modelos
  • Desarrollar herramientas de supervisión para la calidad de los modelos, la fiabilidad del sistema y el rendimiento operativo
  • Aumentar la escalabilidad, observabilidad y reproducibilidad de los sistemas de ML
  • Ajustar la infraestructura de ML para mejorar la velocidad, la fiabilidad y la eficiencia de costes
  • Detectar cuellos de botella en los flujos de trabajo y automatizar operaciones repetitivas de ML
  • Definir y aplicar buenas prácticas de MLOps, despliegue y rendimiento de sistemas

Requisitos

  • Al menos tres años de experiencia en ingeniería de ML, MLOps, infraestructura de ML, ingeniería de datos o ingeniería de backend y plataformas para entornos de ML
  • Experiencia dando soporte a sistemas de machine learning desde la entrega del modelo hasta su despliegue y supervisión
  • Experiencia demostrada gestionando canalizaciones de datos, canalizaciones de entrenamiento u otros flujos de trabajo de ML en producción
  • Experiencia colaborando con investigadores, científicos de datos o profesionales de ML para llevar modelos a producción
  • Bases sólidas de ingeniería de software y experiencia desarrollando sistemas en producción
  • Experiencia supervisando, depurando y mejorando sistemas de ML o datos en producción
  • Experiencia demostrable mejorando la fiabilidad, escalabilidad, velocidad o eficiencia de costes de sistemas de ML
  • Capacidad para asumir responsabilidades en un entorno dinámico de estilo startup

Beneficios

  • Salario competitivo y participación accionarial en una startup de alto crecimiento
  • Tiempo libre remunerado flexible
  • Seguro médico, dental y oftalmológico
  • Eventos corporativos fuera de la sede
  • Equipo colaborativo que incluye antiguos ingenieros de Amazon y profesionales de Bain, BCG, Goldman Sachs y otras organizaciones

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