Solventum développe des technologies et des services de santé conçus pour favoriser des soins médicaux et bucco-dentaires plus sûrs et plus efficaces. Son portefeuille comprend des solutions avancées de prise en charge des plaies, des solutions chirurgicales et de stérilisation, des produits de soins bucco-dentaires, des services d’information et de technologie de santé, ainsi que des systèmes de purification et de filtration destinés aux applications biopharmaceutiques. L’entreprise accompagne également les professionnels de santé grâce à des ressources d’éducation et de formation, en associant le développement de produits à une attention particulière portée à la sécurité des patients, aux résultats cliniques et à l’efficacité opérationnelle.
Ingénieur en apprentissage automatique - Solventum - Télétravail en Pennsylvanie
Concevez l’infrastructure de machine learning en production et les services d’IA pour les systèmes d’information de santé de Solventum. Le poste couvre le MLOps, l’ingénierie des données de santé, le déploiement dans le cloud, la supervision et la conformité.
Description
- Créez et maintenez des pipelines de mise en production du machine learning, déployez et supervisez des modèles en production, transformez des données de santé, contribuez aux feature stores, intégrez l’IA aux applications de santé et maintenez des systèmes sécurisés et documentés.
- Déployez des modèles de machine learning sous forme d’API et de microservices évolutifs répondant aux exigences de performance clinique et de latence.
- Supervisez la qualité des modèles, la dérive des données et l’état des services en production.
- Créez et améliorez des flux ETL qui convertissent les données FHIR, HL7 et autres données de santé en jeux de données d’entraînement et d’inférence.
- Contribuez à la maintenance des feature stores et des couches de données afin d’aligner les données d’entraînement et de production.
- Travaillez avec les ingénieurs backend pour intégrer les résultats du machine learning aux principaux produits de santé.
- Produisez un code Python clair, maintenable et bien documenté.
- Participez aux revues de code entre pairs.
- Packagez et orchestrez des charges de travail de machine learning avec Docker et Kubernetes.
- Appliquez les exigences HIPAA et HITRUST au traitement des données et aux déploiements.
- Effectuez des déplacements nationaux jusqu’à 10 %.
- Suivez l’intégration obligatoire sur site pendant les premiers jours d’emploi.
Exigences
- Diplôme de licence ou niveau supérieur en informatique, en génie logiciel, en ingénierie des données ou dans une discipline connexe.
- Au moins six ans d’expérience professionnelle en ingénierie logicielle ou en ingénierie des données.
- Au moins cinq ans d’expérience avec Python, ainsi qu’une bonne connaissance de SQL.
- Au moins deux ans d’expérience avec des systèmes de machine learning en production.
- Au moins cinq ans d’utilisation d’AWS et de technologies de conteneurs telles que Docker.
- Au moins trois ans d’expérience professionnelle avec Java.
- Au moins trois ans d’utilisation de bibliothèques de machine learning telles que PyTorch ou Scikit-learn et d’outils MLOps tels qu’Airflow, Prefect, BentoML ou Kubeflow.
- Au moins quatre ans d’utilisation de frameworks de traitement des données tels que Pandas, Spark ou dbt.
- Connaissance du déploiement de grands modèles de langage ou de frameworks tels que LangChain.
- Expérience dans un secteur réglementé, notamment la santé ou la finance.
- Connaissance de la conception d’API et de l’architecture des microservices.
- Le travail doit respecter les politiques de l’entreprise, les procédures, les normes de sécurité et les exigences documentées du CV ou de la candidature.
- La formation et l’expérience professionnelle doivent être indiquées dans un CV ou les champs de candidature.
Avantages
- Couverture médicale, dentaire et optique.
- Options de compte d’épargne santé.
- Comptes de dépenses flexibles pour les soins de santé et la prise en charge des personnes à charge.
- Prestations d’invalidité.
- Assurance vie.
- Programmes d’avantages volontaires.
- Absences rémunérées.
- Prestations de retraite.
- Voyages et dépenses connexes pris en charge par l’entreprise pour l’intégration obligatoire sur site.
- Des déplacements nationaux jusqu’à 10 % peuvent être requis.