LogoFresh Jobs Ahead
Plenful
Plenful
51 – 200 Karyawan
Kecerdasan buatanLayanan kesehatanSaaS
Plenful mengembangkan perisian automasi aliran kerja berasaskan AI untuk pasukan farmasi dan infusi. Platformnya menghubungkan data melalui API, HL7, SFTP, PDF dan pangkalan data untuk mengendalikan tugas pentadbiran seperti audit dan pengoptimuman 340B, penerimaan rujukan, pengurusan rebat, risikan Maximum Fair Price, kebenaran awal dan penerimaan pesanan. Plenful menyediakan perkhidmatan kepada sistem kesihatan, farmasi khusus, amalan infusi dan kumpulan penyedia penjagaan kesihatan, dengan tumpuan pada operasi yang mematuhi peraturan, pemerolehan hasil dan pengurangan beban kerja manual.
LinkedIn
Lowongan Perusahaan

Staff Machine Learning Engineer, Plenful (San Francisco, Hybrid)

Tetapkan strategi produksi untuk agen pembelajaran mesin, pascapelatihan model, dan evaluasi. Bangun otomasi AI layanan kesehatan untuk mengurangi pekerjaan administratif dan memperkuat kepatuhan.

USAmerika SerikatCACaliforniaHibridaPenuh waktuLeadBahasa Wajib: InggrisInsinyur pembelajaran mesin
DockerKubernetesPythonPyTorch

Deskripsi

  • Rancang agen produksi yang mencakup penggunaan alat, pengambilan informasi, pengelolaan status dan konteks, perutean, orkestrasi, pelacakan, dan pemulihan kegagalan.
  • Ubah pendekatan yang berhasil menjadi pola rekayasa yang dapat digunakan kembali.
  • Tentukan apakah model dan komponen platform akan dibuat sendiri atau dibeli.
  • Tetapkan strategi pascapelatihan perusahaan.
  • Latih dan terapkan LLM serta model bahasa dan visi untuk tugas layanan kesehatan.
  • Kembangkan kemampuan internal untuk melanjutkan pelatihan model.
  • Buat evaluasi yang menunjukkan peningkatan di lingkungan produksi.
  • Tentukan strategi mutu AI yang mencakup penilai otomatis, penilai LLM yang terkalibrasi, rangkaian regresi, tinjauan manusia, taksonomi kegagalan, dan validasi dari luring ke daring.
  • Dasarkan keputusan rilis pada hasil evaluasi.
  • Bangun sistem yang memanfaatkan kegagalan produksi dan masukan pengguna untuk meningkatkan dataset, evaluasi, dan model.
  • Tetapkan standar untuk pembuatan versi dataset, observabilitas, dan MLOps.
  • Susun peta jalan ML 12 bulan bersama pimpinan rekayasa dan produk.
  • Pimpin tinjauan teknis, bimbing engineer senior, dan berkontribusi dalam perekrutan.
  • Rancang perlindungan privasi dengan membatasi data pada yang diperlukan, menggunakan data yang telah dihapus identitasnya atau data sintetis jika sesuai, serta menerapkan praktik yang memperhatikan HIPAA.
  • Tinjau agen, evaluasi, dan alur pelatihan dalam 30 hari pertama, lalu identifikasi tiga kesenjangan terbesar.
  • Pada hari ke-90, berikan peningkatan pascapelatihan atau evaluasi yang menggerakkan metrik produksi.
  • Pada hari ke-90, publikasikan rencana tim untuk dua kuartal berikutnya.

Persyaratan

  • Memiliki setidaknya 8 tahun pengalaman di bidang ML atau rekayasa perangkat lunak, termasuk 3+ tahun memimpin sistem LLM atau agen produksi.
  • Berpengalaman dalam pascapelatihan terapan menyeluruh, seperti penyetelan halus terawasi, optimasi preferensi, distilasi, atau pembelajaran penguatan.
  • Berpengalaman merilis model yang meningkatkan metrik produksi.
  • Berpengalaman merancang strategi evaluasi LLM atau agen yang menjadi dasar keputusan rilis.
  • Berpengalaman merancang arsitektur sistem agen produksi.
  • Berpengalaman dengan LangGraph, RAG, dan alat pencarian vektor seperti Pinecone.
  • Menguasai Python dan PyTorch.
  • Memahami alat pelatihan dan penyajian terdistribusi seperti vLLM, FSDP, atau DeepSpeed.
  • Berpengalaman dengan MLOps, termasuk Docker, Kubernetes, MLflow atau yang setara, CI/CD, serta pelacakan eksperimen dan dataset.
  • Mampu memengaruhi tanpa wewenang formal melalui dokumen desain, tinjauan, dan pendampingan.
  • Memiliki pengetahuan terkini tentang model dan agen pengodean baru.
  • Mampu mengubah makalah dan rilis menjadi eksperimen serta melaporkan hasil terukur.
  • Memiliki bukti hasil kerja yang digunakan orang lain, seperti kontribusi sumber terbuka, tulisan, presentasi, atau evaluasi.
  • Diutamakan: pengalaman dengan data layanan kesehatan seperti EHR, FHIR, klaim, atau otorisasi sebelumnya.
  • Diutamakan: publikasi atau kontribusi sumber terbuka di bidang evaluasi LLM, pascapelatihan, atau agen.
  • Diutamakan: pengalaman mewawancarai dan merekrut engineer ML.
  • Diutamakan: pengalaman di bidang lain yang teregulasi dan berisiko tinggi.

Tunjangan

  • Pola kerja hibrida yang fleksibel dan mengutamakan kerja jarak jauh, dengan kehadiran kantor yang berarti di San Francisco dan New York.
  • Cakupan penuh asuransi kesehatan, gigi, dan penglihatan untuk karyawan, dengan keikutsertaan keluarga.
  • Program 401(k) dengan kontribusi perusahaan sebesar 50% dari 3% pertama yang disetorkan.
  • Ekuitas untuk semua karyawan penuh waktu.
  • Cuti berbayar tanpa batas.
  • Tunjangan makan siang mingguan sebesar $100.
  • Tunjangan kesehatan bulanan sebesar $100.
  • Tunjangan transportasi bulanan sebesar $100 bagi karyawan yang berbasis di San Francisco dan New York.
  • Cuti orang tua berbayar.
  • Kesempatan untuk berkembang secara profesional.
  • Tim yang digerakkan oleh misi dengan rekan kerja berpengalaman.
  • Kolaborasi dengan para pemimpin berpengalaman dan berkinerja tinggi.

Lowongan Terkait

U.S. Bank

Principal AI Engineer, Akselerasi AI Perusahaan

U.S. Bank
AsuransiKonsultasiLogistik
USAmerika SerikatCACaliforniaCOColoradoILIllinoisMNMinnesotaNCCarolina Utara
$149.515 – $175.900 / tahun
HibridaPenuh waktuLeadBahasa Wajib: InggrisInsinyur AIInsinyur pembelajaran mesin
AzureCloudPython

Pimpin adopsi AI yang aman dan skalabel di U.S. Bank dengan menghadirkan solusi AI generatif, kerangka kerja rekayasa yang dapat digunakan kembali, dan otomasi cerdas. Berkolaborasilah dengan tim bisnis dan teknologi untuk membawa kasus penggunaan AI perusahaan dari konsep hingga produksi.

Buka
BigHat Biosciences

Direktur Pembelajaran Mesin, Desain Antibodi

BigHat Biosciences
51 – 200 Karyawan
KonsultasiLayanan kesehatanManufaktur
USAmerika SerikatCACalifornia
$250.000 – $365.000 / tahun
HibridaPenuh waktuLeadBahasa Wajib: InggrisInsinyur pembelajaran mesin
CloudPythonPyTorch

Pimpin strategi pembelajaran mesin dan pemodelan desain antibodi di BigHat Biosciences dengan memadukan model mutakhir, data laboratorium, dan otomatisasi LLM. Bimbing tim senior lintas disiplin dan bantu memperbaiki siklus desain yang mendukung lebih dari 2.000 antibodi setiap minggu.

Buka