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ExaCare AI
ExaCare AI
51 – 200 Employés
ConseilLogistiqueSoins de santé
ExaCare AI développe des logiciels SaaS pour les prestataires de soins post-aigus, notamment les établissements de soins infirmiers spécialisés et les agences de soins à domicile. Sa plateforme facilite l’examen des orientations, la vérification des assurances, les processus de remboursement et les admissions en résumant les dossiers cliniques, en identifiant les risques cliniques et financiers, comme les opportunités liées au PDPM, en vérifiant l’éligibilité de la couverture et en offrant une visibilité sur l’occupation, les tendances des effectifs de patients et la performance opérationnelle.
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Offres de l’entreprise

Ingénieur en machine learning chez ExaCare AI — Hybride, Toronto

Construisez l’infrastructure, les pipelines et la supervision du ML en production qui soutiennent la plateforme de soins post-aigus d’ExaCare AI. Aidez les équipes de santé à prendre des décisions d’orientation plus sûres grâce à des systèmes de machine learning fiables et évolutifs.

CACanadaHybrideTemps pleinIntermédiaireSeniorLangue Requise : anglaisIngénieur en apprentissage automatique

Description

  • Prendre en charge les flux de travail et l’infrastructure sur l’ensemble du cycle de vie du machine learning
  • Collaborer avec des chercheurs et des spécialistes du ML pour déployer des modèles et accélérer les itérations
  • Créer et améliorer les pipelines de données et d’entraînement des modèles
  • Rationaliser le traitement et l’annotation des données ainsi que l’efficacité globale des systèmes de ML
  • Déployer et exploiter les services nécessaires à l’entraînement et à l’inférence des modèles
  • Développer des outils de supervision de la qualité des modèles, de la fiabilité des systèmes et des performances opérationnelles
  • Améliorer l’évolutivité, l’observabilité et la reproductibilité des systèmes de ML
  • Optimiser l’infrastructure de ML pour accroître la rapidité, la fiabilité et l’efficacité des coûts
  • Identifier les goulots d’étranglement et automatiser les opérations répétitives de ML
  • Définir et appliquer les bonnes pratiques en matière de MLOps, de déploiement et de performances des systèmes

Exigences

  • Au moins trois ans d’expérience en ingénierie ML, MLOps, infrastructure ML, ingénierie des données ou ingénierie backend et plateforme pour des environnements ML
  • Expérience du support de systèmes de machine learning, de la transmission du modèle jusqu’à son déploiement et sa supervision
  • Expérience avérée de la gestion de pipelines de données, de pipelines d’entraînement ou d’autres flux de travail ML en production
  • Expérience de collaboration avec des chercheurs, des data scientists ou des spécialistes du ML pour mettre des modèles en production
  • Solides bases en ingénierie logicielle et expérience de la mise en production de systèmes
  • Expérience du suivi, du débogage et de l’amélioration de systèmes ML ou de données en production
  • Résultats démontrant l’amélioration de la fiabilité, de l’évolutivité, de la rapidité ou de l’efficacité des coûts des systèmes ML
  • Capacité à prendre des responsabilités dans un environnement dynamique de type startup

Avantages

  • Rémunération compétitive et participation au capital d’une startup en forte croissance
  • Congés payés flexibles
  • Assurance médicale, dentaire et optique
  • Événements d’entreprise hors site
  • Équipe collaborative comprenant d’anciens ingénieurs d’Amazon et des anciens de Bain, BCG, Goldman Sachs et d’autres organisations

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