Plenful
Plenful
Plenful מפתחת תוכנות לאוטומציה של תהליכי עבודה באמצעות בינה מלאכותית עבור צוותי רוקחות ועירוי. הפלטפורמה שלה מחברת נתונים דרך ממשקי API,‏ HL7,‏ SFTP, קובצי PDF ומסדי נתונים, ומטפלת במשימות מנהליות כגון ביקורת ואופטימיזציה של תוכנית 340B, קליטת הפניות, ניהול הנחות, מידע על מחיר הוגן מרבי, אישורים מוקדמים וקליטת הזמנות. Plenful משרתת מערכות בריאות, בתי מרקחת מתמחים, מרפאות עירוי וקבוצות ספקי שירותי בריאות, תוך התמקדות בתפעול תואם, במיצוי הכנסות ובהפחתת עומס העבודה הידני.

מהנדס/ת בכיר/ה ללמידת מכונה, Plenful (סן פרנסיסקו, עבודה היברידית)

הגדרה של אסטרטגיית הייצור לסוכני למידת מכונה, לאימון המשך של מודלים ולהערכה. בניית אוטומציה מבוססת AI בתחום הבריאות כדי להפחית עבודה מנהלית ולחזק ציות.

תיאור

  • תכנון סוכני ייצור לשימוש בכלים, אחזור, ניהול מצב והקשר, ניתוב, תזמור, מעקב והתאוששות מכשלים.
  • הפיכת גישות מוצלחות לדפוסים הנדסיים הניתנים לשימוש חוזר.
  • בחירה אם לבנות או לרכוש מודלים ורכיבי פלטפורמה.
  • קביעת אסטרטגיית אימון ההמשך של החברה.
  • אימון ופריסה של מודלי שפה גדולים ומודלי ראייה ושפה למשימות בתחום הבריאות.
  • פיתוח יכולות פנימיות להמשך אימון מודלים.
  • יצירת הערכות שמדגימות שיפורים בסביבת הייצור.
  • הגדרת אסטרטגיית איכות AI הכוללת מעריכים אוטומטיים, שופטי מודלי שפה גדולים מכוילים, מערכי בדיקות רגרסיה, סקירה אנושית, טקסונומיות של כשלים ואימות מתוצאות לא מקוונות לתוצאות מקוונות.
  • קבלת החלטות שחרור על סמך תוצאות ההערכה.
  • בניית מערכות שמשתמשות בכשלים בסביבת הייצור ובמשוב משתמשים לשיפור מערכי נתונים, הערכות ומודלים.
  • קביעת תקנים לניהול גרסאות של מערכי נתונים, לניטור ולתפעול למידת מכונה.
  • גיבוש מפת הדרכים ל-ML ל-12 החודשים הבאים בשיתוף מובילי הנדסה ומוצר.
  • הובלת סקירות טכניות, חניכת מהנדסים בכירים ותרומה לגיוס.
  • תכנון שמגן על הפרטיות באמצעות שימוש במינימום הנתונים הנדרש, בנתונים שעברו הסרת מזהים או בנתונים סינתטיים לפי הצורך, ובנהלים המתחשבים ב-HIPAA.
  • סקירת הסוכנים, ההערכות וצינור האימון במהלך 30 הימים הראשונים וזיהוי שלושת הפערים הגדולים ביותר.
  • עד היום ה-90, אספקת שיפור באימון ההמשך או בהערכה שמעלה מדד ייצור.
  • עד היום ה-90, פרסום תוכנית הצוות לשני הרבעונים הבאים.

דרישות

  • לפחות 8 שנות ניסיון בהנדסת ML או תוכנה, כולל 3 שנים ומעלה בהובלת מערכות ייצור של מודלי שפה גדולים או סוכנים.
  • ניסיון מעשי מקצה לקצה באימון המשך, כגון כוונון עדין מפוקח, אופטימיזציית העדפות, זיקוק או למידת חיזוק.
  • ניסיון בהשקת מודל ששיפר מדד ייצור.
  • ניסיון בתכנון אסטרטגיות הערכה למודלי שפה גדולים או לסוכנים שהנחו החלטות שחרור.
  • ניסיון בתכנון ארכיטקטורה של מערכות סוכנים לייצור.
  • ניסיון ב-LangGraph, ב-RAG ובכלי חיפוש וקטורי כגון Pinecone.
  • שליטה ב-Python וב-PyTorch.
  • היכרות עם כלי אימון והגשה מבוזרים כגון vLLM,‏ FSDP או DeepSpeed.
  • ניסיון בתפעול למידת מכונה עם Docker,‏ Kubernetes,‏ MLflow או שווה ערך, CI/CD, ומעקב אחר ניסויים ומערכי נתונים.
  • יכולת להשפיע ללא סמכות פורמלית באמצעות מסמכי תכנון, סקירות וחניכה.
  • ידע עדכני במודלים חדשים ובסוכני קוד.
  • יכולת להפוך מאמרים מדעיים ופרסומים חדשים לניסויים ולדווח על תוצאות כמותיות.
  • עדות לעבודה שאחרים משתמשים בה, כגון תרומות לקוד פתוח, מאמרים, הרצאות או הערכות.
  • יתרון: ניסיון בנתוני בריאות כגון EHR,‏ FHIR, תביעות ביטוח או אישורים מוקדמים.
  • יתרון: פרסומים או תרומות לקוד פתוח בתחומי הערכת מודלי שפה גדולים, אימון המשך או סוכנים.
  • יתרון: ניסיון בראיונות ובגיוס מהנדסי ML.
  • יתרון: ניסיון בתחום מוסדר אחר בעל סיכון גבוה.

הטבות

  • עבודה היברידית גמישה בגישה שמעדיפה עבודה מרחוק, לצד נוכחות משמעותית במשרדים בסן פרנסיסקו ובניו יורק.
  • כיסוי מלא של ביטוח רפואי, שיניים וראייה לעובדים, עם אפשרות לצרף בני משפחה.
  • תוכנית 401(k) עם התאמה של החברה בשיעור 50% מתוך 3% הראשונים שהעובד מפריש.
  • הון מניות לכל העובדים במשרה מלאה.
  • חופשה בתשלום ללא הגבלה.
  • תקציב ארוחת צהריים שבועי בסך 100 דולר.
  • תקציב בריאות ורווחה חודשי בסך 100 דולר.
  • הטבת נסיעות חודשית בסך 100 דולר לעובדים שמתגוררים בסן פרנסיסקו ובניו יורק.
  • חופשת הורות בתשלום.
  • הזדמנויות להתפתחות מקצועית.
  • צוות מונחה משימה עם עמיתים מנוסים.
  • שיתוף פעולה עם מנהיגים מנוסים ובעלי ביצועים גבוהים.

משרות קשורות

U.S. Bank

מהנדס/ת AI ראשי/ת, האצת AI ארגוני

U.S. Bank

הובלת אימוץ מאובטח וניתן להרחבה של AI ב-U.S. Bank באמצעות אספקת פתרונות AI גנרטיבי, מסגרות הנדסיות לשימוש חוזר ואוטומציה חכמה. שיתוף פעולה עם צוותי עסקים וטכנולוגיה כדי להעביר מקרי שימוש ארגוניים ב-AI משלב הרעיון לייצור.

פתח
BigHat Biosciences

מנהל/ת למידת מכונה לתכנון נוגדנים

BigHat Biosciences

הובילו את אסטרטגיית למידת המכונה ואת המודלים לתכנון נוגדנים ב-BigHat Biosciences, בשילוב מודלים מתקדמים, נתוני מעבדה ואוטומציה מבוססת מודלי שפה גדולים. הנחו צוות בכיר ורב-תחומי וסייעו לשפר מחזורי תכנון התומכים בתכנון של יותר מ-2,000 נוגדנים מדי שבוע.

פתח
Gusto

ארכיטקט/ית בכיר/ה לבינה מלאכותית בתכנון ובניתוח פיננסי ב-Gusto

Gusto

עצבו תכנון, תחזיות ודיווח מבוססי בינה מלאכותית עבור ארגון סמנכ״ל הכספים של Gusto. בנו מערכות נתונים פיננסיות עם ממשל ובקרות ותהליכי עבודה אוטומטיים שישפרו את קבלת ההחלטות.

פתח
Wells Fargo

מהנדס ראשי לבינה מלאכותית ולתשלומים דיגיטליים

Wells Fargo

הובלת מודרניזציה של תשלומים דיגיטליים ואימוץ בינה מלאכותית ב־Wells Fargo. עיצוב פלטפורמות עמידות המבוססות על API וייעוץ למובילי טכנולוגיית תשלומי צרכנים.

פתח
Poesis AI

מהנדס/ת בכיר/ה ללמידת מכונה, בינה מלאכותית פיננסית

Poesis AI

פיתוח אותות חיזוי, מודלים של למידת מכונה למערכות ייצור ומערכות הערכה עבור פלטפורמת ההשקעות האוטונומית של Poesis AI. יישום בינה מלאכותית על נתונים פיננסיים ושימוש בתוצאות השקעה לשיפור מודלים וסוכנים.

פתח