Solventum
Solventum
A Solventum biztonságosabb és hatékonyabb egészségügyi, valamint szájápolási ellátást támogató technológiákat és szolgáltatásokat fejleszt. Portfóliójába fejlett sebkezelési, sebészeti és sterilizálási megoldások, szájápolási termékek, egészségügyi információs és technológiai szolgáltatások, továbbá biofarmáciai alkalmazásokhoz használható tisztító- és szűrőrendszerek tartoznak. A vállalat oktatási és képzési erőforrásokkal is támogatja az egészségügyi szakembereket, a termékfejlesztést pedig a betegbiztonságra, a klinikai eredményekre és a működési hatékonyságra helyezett hangsúllyal ötvözi.

Senior AI/ML mérnök – Bangalore, hibrid

Éles környezetben működő AI-, gépi tanulási és ágensalapú automatizálási megoldásokat fejleszthet a Solventum egészségügyi ellátási láncához. Skálázható rendszereket vezethet be AWS- és Microsoft Azure-környezetben.

Leírás

  • Skálázható gépi tanulási modelleket és AI-megoldásokat hoz létre és vezet be összetett ellátásilánc-problémák megoldására
  • Végponttól végpontig terjedő gépi tanulási folyamatokat fejleszt előrejelzéshez, optimalizáláshoz, prediktív elemzéshez, anomáliaészleléshez és intelligens automatizáláshoz
  • AI-ügynököket és többügynökös rendszereket tervez, tesztel és vezet be LangGraph, LangChain, AutoGen, CrewAI vagy hasonló keretrendszerek használatával
  • Eszközintegrációt, memóriát és orkisztrációt tartalmazó, LLM-alapú munkafolyamatokat épít az üzleti folyamatok automatizálására
  • Adatbetöltési, átalakítási és jellemzőmérnökségi folyamatokat hoz létre strukturált, félig strukturált és strukturálatlan vállalati adatokhoz
  • Összekapcsolja a tudástárakat, tudásgráfokat, vektoradatbázisokat és intelligens dokumentumfeldolgozási megoldásokat
  • AI- és gépi tanulási alkalmazásokat vezet be és üzemeltet AWS-en és Microsoft Azure-on
  • Karbantartja az MLOps- és LLMOps-folyamatokat, beleértve a modellverziózást, a CI/CD-t, az automatizált telepítést, a monitorozást és az újratanítást
  • Értékeli és javítja a gépi tanulási modelleket és az LLM-eket pontosság, késleltetés, felhőerőforrás-használat, megbízhatóság és költség szempontjából
  • Felelős AI-gyakorlatokat alkalmaz
  • Együttműködik az ellátási lánc érintett szereplőivel, adattudósokkal, szoftvermérnökökkel, felhőarchitektekkel, termékmenedzserekkel és digitális transzformációs csapatokkal
  • Mérnöki szabványokat határoz meg, részt vesz az architekturális és kódreview-kban, valamint műszaki dokumentációt készít

Követelmények

  • Számítástechnikai, szoftvermérnöki, AI- vagy kapcsolódó területen szerzett alapképzéses diploma, valamint legalább 7 év szakmai tapasztalat gépi tanulás, mesterséges intelligencia, adattudomány vagy AI-mérnökség területén
  • Alternatívaként releváns iparági tapasztalattal rendelkező mesterfokozat és legalább 5 év tapasztalat
  • Haladó szintű, gyakorlati Python-ismeret
  • Tapasztalat éles környezetben működő, skálázható gépi tanulási és AI-megoldások tervezésében, fejlesztésében, bevezetésében és optimalizálásában
  • Tapasztalat prediktív modellezésben, előrejelzésben, optimalizálásban, jellemzőmérnökségben, modellértékelésben, monitorozásban és életciklus-kezelésben
  • Tapasztalat felhőplatformokkal, többek között Azure-ral, Databricksszel és AWS-sel
  • Éles környezetben szerzett tapasztalat generatív AI-alkalmazások és ágensalapú AI-munkafolyamatok fejlesztésében és bevezetésében LangGraph, LangChain, AutoGen, CrewAI vagy hasonló technológiák használatával
  • Gyakorlati ismeretek a nagy nyelvi modellekről, promptmérnökségről, RAG-ról, AI-értékelési módszerekről és a felelős AI-ról
  • A rendszertervezési minták, mikroszolgáltatások, API-k, Docker, Kubernetes és infrastruktúra-automatizálás erős ismerete
  • Tapasztalat AI-megfigyelhetőségi és -értékelési eszközökkel, például Azure AI Foundry, Azure Monitor, Azure ML Monitoring, AWS CloudWatch, MLflow, LangSmith, Prometheus, Grafana vagy OpenTelemetry
  • Tapasztalat vállalati adatplatformokkal, adatfolyamatokkal, SQL-lel és elosztott adatfeldolgozási keretrendszerekkel
  • Hajlandóság 10–20%-os utazásra
  • Előny: AI-/gépi tanulási megoldások gyakorlati fejlesztésében szerzett tapasztalat ellátási lánc, egészségügy vagy más vállalati területeken
  • Előny: MLOps- és LLMOps-gyakorlatok alkalmazásában szerzett tapasztalat
  • Előny: az AI-irányítás, a modellek magyarázhatósága, az adatbiztonság, az adatvédelem és a felelős AI-gyakorlatok ismerete

Juttatások

  • Hibrid munkavégzési lehetőség Bangalore-ban
  • Egészségügyi AI-, gépi tanulási és adattudományi megoldásokon dolgozhat
  • Funkciókon átívelően együttműködhet műszaki és üzleti csapatokkal
  • Tapasztalatot szerezhet az AWS és a Microsoft Azure felhőplatformok használatában
  • AI/gépi tanulás, generatív AI, ágensalapú AI, MLOps és LLMOps területeken dolgozhat

Kapcsolódó állások

AllCloud

Távoli DevOps mérnök, héber nyelvtudással — Románia

AllCloud

AWS-környezeteket és felhőtelepítéseket építhet és automatizálhat az AllCloud ügyfelei számára. A szerepkör része a felügyelet, a hibaelhárítás, az architektúra és az ügyfélközpontú megvalósítás.

Megnyitás
CenExel

Távmunka – Klinikai vizsgálati szolgáltatások üzletfejlesztési vezetője

CenExel
1001 – 5000 Alkalmazottak
EgészségügyLogisztikaTanácsadás

Irányítsa a CenExel CTSdatabase klinikai vizsgálati nyilvántartásának értékesítési növekedését. Építsen szponzori és CRO-ügyfélcsatornát, kössön szerződéseket, és támogassa a klinikai kutatási szolgáltatásokat.

Megnyitás
Iridium

Szenior OEM üzletfejlesztési menedzser

Iridium

Bővítse az Iridium globális NTN műholdas eszközökből álló ökoszisztémáját OEM-, chipkészlet-, modul- és eszközpartnerekkel. Kezelje a partnerkapcsolatokat a tárgyalástól és a tervezési integrációtól a tanúsításon és bevezetésen át a folyamatos növekedésig.

Megnyitás
Progress

Vezető webhelymegbízhatósági mérnök

Progress

Segítsen biztonságossá és skálázhatóvá tenni a Progress felhőalapú szoftver-infrastruktúráját. Automatizálja a működést, az incidenskezelést, a megfelelőséget és az ügyfelek hozzáférésének beállítását Indiában.

Megnyitás
Machina Labs

Védelmi üzletfejlesztési igazgató, Európa és Közel-Kelet

Machina Labs
51 – 200 Alkalmazottak
LogisztikaTanácsadásVédelem

Vezesse a Machina Labs európai védelmi üzletfejlesztését, és teremtsen új lehetőségeket a szoftvervezérelt gyárai számára. Építsen kapcsolatokat a védelmi fővállalkozókkal, és vigye el a műszaki együttműködéseket a koncepcióigazolás, a minősítés és a gyártási programok szakaszáig.

Megnyitás
SYNCREON

Vezető nagyszámítógépes rendszerprogramozó, infrastruktúramérnökség

SYNCREON

Vezesse a SYNCREON IBM z/OS infrastruktúráját, az SMP/E szoftver-életciklusával kapcsolatos munkát és a nagyszámítógépes architektúra kialakítását. Ez a vezető, teljes munkaidős pozíció távolról végezhető New Jerseyből.

Megnyitás
Health Advocate

Senior üzletfejlesztési vezető

Health Advocate

Irányítsa a Health Advocate egészségügyi navigációs, érdekképviseleti, jólléti és EAP-megoldásainak vállalati értékesítését. Építsen új üzleti kapcsolatokat a kijelölt amerikai értékesítési régiókban.

Megnyitás
Verisys

Vezető AWS felhőinfrastruktúra-mérnök

Verisys
201 – 500 Alkalmazottak

Építsen és biztosítson AWS-infrastruktúrát a Verisys egészségügyi képesítéseket kezelő platformjához. A munkakör Linux- és Windows-rendszereket, Nutanixot, konténereket, tanúsítványokat és megfelelőséget foglal magában.

Megnyitás