ExaCare AI arendab SaaS-tarkvara pärast akuutravi osutavatele hooldusteenuste pakkujatele, sealhulgas kvalifitseeritud õendusabi asutustele ja koduõppe agentuuridele. Selle platvorm toetab suunamiste läbivaatamist, kindlustuse kontrollimist, hüvitistega seotud töövooge ja patsientide vastuvõttu, võttes kliinilised dokumendid kokku, tuvastades kliinilisi ja finantsriske, näiteks PDPM-i võimalusi, kontrollides kindlustuskaitse kehtivust ning pakkudes ülevaadet täituvusest, patsientide arvu suundumustest ja tegevuse tulemuslikkusest.
Masinõppeinsener ExaCare AI-s — hübriidtöö, Toronto
Loo ExaCare AI ägedale ravile järgneva hoolduse platvormi taga olev tootmistaseme ML-taristu, torud ja seire. Aita tervishoiutiimidel teha ohutumaid paigutusotsuseid töökindlate ja skaleeritavate masinõppesüsteemide abil.
Kirjeldus
- Vastuta töövoogude ja taristu eest kogu masinõppe elutsükli vältel
- Tee teadlaste ja ML-praktikutega koostööd mudelite juurutamiseks ja iteratsiooni kiirendamiseks
- Loo ja täiusta andme- ning mudelikoolituse torusid
- Muuda andmetöötlus, annoteerimine ja kogu ML-süsteemi tõhusus sujuvamaks
- Juuruta ja halda mudelite treenimist ning inferentsi toetavaid teenuseid
- Arenda seiretööriistu mudeli kvaliteedi, süsteemi töökindluse ja käitlusjõudluse jälgimiseks
- Suurenda ML-süsteemi skaleeritavust, jälgitavust ja korratavust
- Häälesta ML-taristut suurema kiiruse, töökindluse ja kulutõhususe saavutamiseks
- Leia töövoogude kitsaskohad ja automatiseeri korduvaid ML-toiminguid
- Määratle ja rakenda MLOpsi, juurutamise ning süsteemi jõudluse parimaid tavasid
Nõuded
- Vähemalt kolm aastat kogemust ML-inseneeria, MLOpsi, ML-taristu, andmeinseneeria või ML-keskkondade backend- ja platvormiinseneeria alal
- Kogemus masinõppesüsteemide toetamisel alates mudeli üleandmisest kuni juurutamise ja seireni
- Tõendatud vastutus andmetorude, treeningutorude või muude tootmistaseme ML-töövoogude eest
- Kogemus koostööst teadlaste, andmeteadlaste või ML-praktikutega mudelite tootmisse viimiseks
- Tugevad tarkvarainseneeria põhioskused ja kogemus tootmissüsteemide tarnimisel
- Kogemus tootmistaseme ML- või andmesüsteemide seire, silumise ja täiustamisega
- Tõendid ML-süsteemide töökindluse, skaleeritavuse, kiiruse või kulutõhususe parandamisest
- Oskus võtta vastutus kiiresti muutuvas startup-laadses keskkonnas
Hüved
- Konkurentsivõimeline palk ja osalus kiiresti kasvavas idufirmas
- Paindlik tasustatud puhkus
- Meditsiini-, hambaravi- ja nägemiskindlustus
- Ettevõtte väljasõiduüritused
- Koostöine meeskond, kuhu kuuluvad endised Amazoni insenerid ning Baini, BCG, Goldman Sachsi ja teiste organisatsioonide vilistlased