ExaCare AI mengembangkan perangkat lunak SaaS untuk penyedia layanan perawatan pascaakut, termasuk fasilitas keperawatan terampil dan agen layanan kesehatan di rumah. Platformnya mendukung peninjauan rujukan, verifikasi asuransi, alur kerja penggantian biaya, dan penerimaan pasien dengan merangkum catatan klinis, mengidentifikasi risiko klinis dan keuangan seperti peluang PDPM, memeriksa kelayakan pertanggungan, serta memberikan visibilitas terhadap tingkat hunian, tren sensus pasien, dan kinerja operasional.
Insinyur Pembelajaran Mesin di ExaCare AI — Hibrida, Toronto
Bangun infrastruktur ML produksi, pipeline, dan pemantauan di balik platform perawatan pascaakut ExaCare AI. Bantu tim layanan kesehatan membuat keputusan penempatan yang lebih aman melalui sistem pembelajaran mesin yang andal dan skalabel.
Deskripsi
- Memiliki tanggung jawab atas alur kerja dan infrastruktur di seluruh siklus hidup pembelajaran mesin
- Bekerja sama dengan peneliti dan praktisi ML untuk menerapkan model serta mempercepat iterasi
- Membuat dan menyempurnakan pipeline data serta pelatihan model
- Menyederhanakan pemrosesan data, anotasi, dan efisiensi sistem ML secara keseluruhan
- Menerapkan dan mengoperasikan layanan pendukung untuk pelatihan serta inferensi model
- Mengembangkan alat pemantauan untuk kualitas model, keandalan sistem, dan kinerja operasional
- Meningkatkan skalabilitas, observabilitas, dan reproduksibilitas sistem ML
- Menyetel infrastruktur ML agar lebih cepat, andal, dan hemat biaya
- Menemukan hambatan dalam alur kerja serta mengotomatiskan operasi ML yang berulang
- Menetapkan dan menerapkan praktik terbaik untuk MLOps, deployment, dan kinerja sistem
Persyaratan
- Setidaknya tiga tahun pengalaman dalam rekayasa ML, MLOps, infrastruktur ML, rekayasa data, atau rekayasa backend dan platform untuk lingkungan ML
- Pengalaman mendukung sistem pembelajaran mesin sejak serah terima model hingga deployment dan pemantauan
- Terbukti memiliki tanggung jawab atas pipeline data, pipeline pelatihan, atau alur kerja ML produksi lainnya
- Pengalaman bekerja sama dengan peneliti, ilmuwan data, atau praktisi ML untuk menerapkan model ke lingkungan produksi
- Dasar-dasar rekayasa perangkat lunak yang kuat dan pengalaman menghadirkan sistem produksi
- Pengalaman memantau, men-debug, dan meningkatkan sistem ML atau data produksi
- Bukti peningkatan keandalan, skalabilitas, kecepatan, atau efisiensi biaya dalam sistem ML
- Mampu mengambil tanggung jawab dalam lingkungan yang bergerak cepat dan bergaya startup
Tunjangan
- Gaji dan ekuitas kompetitif di startup dengan pertumbuhan tinggi
- Cuti berbayar yang fleksibel
- Asuransi kesehatan, gigi, dan penglihatan
- Acara off-site perusahaan
- Tim kolaboratif yang mencakup mantan insinyur Amazon serta alumni Bain, BCG, Goldman Sachs, dan organisasi lainnya