LogoFresh Jobs Ahead
Plenful
Plenful
51 – 200 Alkalmazottak
EgészségügyMesterséges intelligenciaSaaS
A Plenful mesterséges intelligenciára épülő munkafolyamat-automatizálási szoftvereket fejleszt gyógyszertári és infúziós ellátást végző csapatok számára. Platformja API-kon, HL7-en, SFTP-ken, PDF-eken és adatbázisokon keresztül összekapcsolja az adatokat, és olyan adminisztratív feladatokat kezel, mint a 340B-audit és -optimalizálás, a beutalók rögzítése, a visszatérítések kezelése, a Maximum Fair Price-ra vonatkozó információk biztosítása, az előzetes engedélyeztetés és a rendelések fogadása. A Plenful egészségügyi rendszereket, szakorvosi gyógyszertárakat, infúziós rendelőket és szolgáltatói csoportokat szolgál ki, a szabálykövető működésre, a bevételek érvényesítésére és a manuális munkaterhelés csökkentésére összpontosítva.
LinkedIn
Állások a vállalatnál

Staff gépi tanulási mérnök, Plenful (San Francisco, hibrid)

Határozza meg a gépi tanulási ágensek, a modellek utólagos tanítása és az értékelés éles környezeti stratégiáját. Fejlesszen egészségügyi MI-automatizálást az adminisztratív munka csökkentésére és a megfelelőség erősítésére.

USEgyesült ÁllamokCAKaliforniaHibridTeljes munkaidőVezetőKötelező Nyelv: angolGépi tanulási mérnök
DockerKubernetesPythonPyTorch

Leírás

  • Tervezzen éles környezetben működő ágenseket az eszközhasználat, az információ-visszakeresés, az állapot- és kontextuskezelés, az útválasztás, az orchestration, a nyomon követés és a hibákból való helyreállítás teljes körére.
  • Alakítsa a bevált megközelítéseket újrahasznosítható mérnöki mintákká.
  • Döntse el, hogy a modelleket és platformkomponenseket házon belül fejlesszék vagy vásárolják meg.
  • Határozza meg a vállalat utólagos modelltréningre vonatkozó stratégiáját.
  • Tanítson be és helyezzen üzembe nagy nyelvi modelleket (LLM) és látás-nyelv modelleket egészségügyi feladatokra.
  • Fejlesszen házon belüli képességeket a modellek folyamatos tanítására.
  • Hozzon létre olyan értékeléseket, amelyek igazolják az éles környezetben elért javulást.
  • Határozza meg a mesterséges intelligencia minőségi stratégiáját az automatikus pontozók, a kalibrált LLM-értékelők, a regressziós tesztcsomagok, az emberi felülvizsgálat, a hibakategóriák és az offline és online validáció összekapcsolásával.
  • A kiadási döntéseket az értékelési eredményekre alapozza.
  • Építsen olyan rendszereket, amelyek az éles környezetben fellépő hibák és a felhasználói visszajelzések alapján javítják az adathalmazokat, az értékeléseket és a modelleket.
  • Határozza meg az adathalmazok verziókezelésének, a megfigyelhetőségnek és az MLOps-nak a szabványait.
  • A mérnöki és termékvezetőkkel együtt alakítsa a 12 hónapos gépi tanulási ütemtervet.
  • Vezesse a műszaki felülvizsgálatokat, mentorálja a tapasztalt mérnököket, és vegyen részt a toborzásban.
  • A személyes adatok védelmét már a tervezéskor biztosítsa: csak a feltétlenül szükséges adatokat használja, ahol indokolt, válasszon azonosításra alkalmatlan vagy szintetikus adatokat, és vegye figyelembe a HIPAA előírásait.
  • Az első 30 napban vizsgálja át az ágenseket, az értékeléseket és a tanítási folyamatot, és azonosítsa a három legnagyobb hiányosságot.
  • A 90. napig szállítson olyan, az utólagos modelltréninget vagy az értékelést javító fejlesztést, amely javít egy éles környezeti mutatón.
  • A 90. napig tegye közzé a csapat következő két negyedévre szóló tervét.

Követelmények

  • Legalább 8 év tapasztalat gépi tanulási vagy szoftvermérnöki területen, ebből legalább 3 év éles LLM- vagy ágensrendszerek vezetésével.
  • Végponttól végpontig terjedő gyakorlati tapasztalat az alkalmazott utólagos modelltréningben, például felügyelt finomhangolásban, preferenciaoptimalizálásban, desztillációban vagy megerősítéses tanulásban.
  • Tapasztalat olyan modell éles környezetbe helyezésében, amely javított egy éles környezeti mutatón.
  • Tapasztalat LLM- vagy ágensértékelési stratégiák tervezésében, amelyek befolyásolták a kiadási döntéseket.
  • Tapasztalat éles ágensrendszerek architektúrájának kialakításában.
  • Tapasztalat LangGraph, RAG és olyan vektorkereső eszközök használatában, mint a Pinecone.
  • Magas szintű Python- és PyTorch-ismeret.
  • Jártasság az olyan elosztott tanítási és kiszolgálási eszközökben, mint a vLLM, az FSDP vagy a DeepSpeed.
  • MLOps-tapasztalat Dockerrel, Kubernetes-szel, MLflow-val vagy ezek megfelelőjével, CI/CD-vel, valamint a kísérletek és adathalmazok követésével.
  • Képes formális felhatalmazás nélkül is hatást gyakorolni tervezési dokumentumok, felülvizsgálatok és mentorálás révén.
  • Naprakész ismeretek az új modellekről és kódoló ágensekről.
  • Képes kutatási cikkeket és kiadásokat kísérletekké alakítani, majd számszerűsített eredményeket bemutatni.
  • Bizonyíték olyan munkára, amelyet mások is használnak, például nyílt forráskódú hozzájárulások, szakmai írások, előadások vagy értékelések.
  • Előny: egészségügyi adatokkal kapcsolatos tapasztalat EHR, FHIR, kárigények vagy előzetes engedélyezés terén.
  • Előny: publikációk vagy nyílt forráskódú hozzájárulások az LLM-értékelés, az utólagos modelltréning vagy az ágensek területén.
  • Előny: gépi tanulási mérnökök interjúztatásában és felvételében szerzett tapasztalat.
  • Előny: tapasztalat más szabályozott, nagy kockázatú területen.

Juttatások

  • Rugalmas hibrid munkavégzés távmunkát előnyben részesítő szemlélettel és érdemi irodai jelenléttel San Franciscóban és New Yorkban.
  • Teljes körű egészségügyi, fogászati és látásbiztosítás az alkalmazottaknak, családtagok bevonásának lehetőségével.
  • 401(k) nyugdíjprogram: a vállalat az alkalmazott első 3%-os befizetésének 50%-át kiegészíti.
  • Részvényjuttatás minden teljes munkaidős alkalmazottnak.
  • Korlátlan fizetett szabadság.
  • Heti 100 dolláros ebédtámogatás.
  • Havi 100 dolláros egészség- és jólléti támogatás.
  • Havi 100 dolláros közlekedési támogatás a San Franciscóban és New Yorkban dolgozóknak.
  • Fizetett szülői szabadság.
  • Szakmai fejlődési lehetőségek.
  • Küldetésközpontú csapat tapasztalt kollégákkal.
  • Együttműködés tapasztalt, kiemelkedő teljesítményű vezetőkkel.

Kapcsolódó állások

U.S. Bank

Vezető AI-mérnök, vállalati AI-gyorsítás

U.S. Bank
BiztosításLogisztikaTanácsadás
USEgyesült ÁllamokCAKaliforniaCOColoradoILIllinoisMNMinnesotaNCÉszak-Karolina
149 515 $ – 175 900 $ / év
HibridTeljes munkaidőVezetőKötelező Nyelv: angolGépi tanulási mérnökMI-mérnök
AzureFelhőPython

Irányítsa a biztonságos, méretezhető AI bevezetését a U.S. Banknál generatív AI-megoldások, újrafelhasználható mérnöki keretrendszerek és intelligens automatizálás létrehozásával. Működjön együtt üzleti és technológiai csapatokkal, hogy a vállalati AI-alkalmazások az ötlettől az éles használatig jussanak.

Megnyitás
BigHat Biosciences

Gépi tanulási igazgató, antitesttervezés

BigHat Biosciences
51 – 200 Alkalmazottak
EgészségügyGyártásTanácsadás
USEgyesült ÁllamokCAKalifornia
250 000 $ – 365 000 $ / év
HibridTeljes munkaidőVezetőKötelező Nyelv: angolGépi tanulási mérnök
FelhőPythonPyTorch

Vezessen gépi tanulási stratégiát és antitesttervezési modellezést a BigHat Biosciencesnél, összekapcsolva a fejlett modelleket, a laboratóriumi adatokat és az LLM-alapú automatizálást. Irányítson egy tapasztalt, több szakterületet képviselő csapatot, és segítse a hetente több mint 2000 antitestet támogató tervezési ciklusok fejlesztését.

Megnyitás
Gusto

Senior FP&A AI-architektus a Gustónál

Gusto
1001 – 5000 Alkalmazottak
BiztosításEgészségügyTanácsadás
USEgyesült ÁllamokCAKalifornia
225 000 $ – 250 000 $ / év
HibridTeljes munkaidőSzeniorVezetőKötelező Nyelv: angolGépi tanulási mérnökMI-mérnök
ERPFluxPythonSQL

Alakítsd a Gusto CFO-szervezetének mesterséges intelligenciával támogatott tervezési, előrejelzési és jelentési folyamatait. Építs irányított pénzügyi adatrendszereket és automatizált munkafolyamatokat a jobb döntéshozatalért.

Megnyitás
Wells Fargo

Vezető mérnök, mesterséges intelligencia és digitális fizetések

Wells Fargo
H1B-vízum szponzoraBanki szolgáltatásokBiztosításLogisztika
USEgyesült ÁllamokCAKalifornia
191 000 $ – 305 000 $ / év
HibridTeljes munkaidőVezetőKötelező Nyelv: angolGépi tanulási mérnökMI-mérnök

Vezesse a digitális fizetések modernizációját és a mesterséges intelligencia bevezetését a Wells Fargónál. Alakítson ki megbízható, API-alapú platformokat, és adjon tanácsot a fogyasztói fizetési technológia vezetőinek.

Megnyitás
Poesis AI

Vezető gépi tanulási mérnök, pénzügyi mesterséges intelligencia

Poesis AI
FintechMesterséges intelligenciaPénzügy
USEgyesült ÁllamokCAKalifornia
200 000 $ – 280 000 $ / év
HibridTeljes munkaidőVezetőKötelező Nyelv: angolGépi tanulási mérnök

Előrejelző jelzéseket, éles környezetben működő gépi tanulási modelleket és értékelési rendszereket fejleszt a Poesis AI autonóm befektetési platformjához. A mesterséges intelligenciát pénzügyi adatokon alkalmazza, a befektetési eredményekből pedig a modellek és az ágensek fejlesztéséhez merít tanulságokat.

Megnyitás