ExaCare AI
ExaCare AI
ExaCare AI sviluppa software SaaS per i fornitori di assistenza post-acuta, tra cui strutture infermieristiche specializzate e agenzie di assistenza domiciliare. La sua piattaforma supporta la revisione delle segnalazioni, la verifica delle assicurazioni, i processi di rimborso e le ammissioni, riassumendo le cartelle cliniche, individuando rischi clinici e finanziari, come le opportunità legate al PDPM, verificando l’idoneità della copertura e offrendo visibilità sull’occupazione, sulle tendenze del numero di pazienti e sulle prestazioni operative.

Ingegnere di Machine Learning presso ExaCare AI — Ibrido, Toronto

Costruisci l’infrastruttura, le pipeline e il monitoraggio ML in produzione alla base della piattaforma di assistenza post-acuta di ExaCare AI. Aiuta i team sanitari a prendere decisioni di collocamento più sicure attraverso sistemi di machine learning affidabili e scalabili.

Descrizione

  • Gestire i flussi di lavoro e l’infrastruttura lungo l’intero ciclo di vita del machine learning
  • Collaborare con ricercatori e professionisti del ML per distribuire modelli e accelerare le iterazioni
  • Creare e migliorare le pipeline di dati e di addestramento dei modelli
  • Ottimizzare l’elaborazione e l’annotazione dei dati, nonché l’efficienza complessiva dei sistemi ML
  • Distribuire e gestire i servizi di supporto all’addestramento e all’inferenza dei modelli
  • Sviluppare strumenti di monitoraggio per la qualità dei modelli, l’affidabilità dei sistemi e le prestazioni operative
  • Aumentare la scalabilità, l’osservabilità e la riproducibilità dei sistemi ML
  • Ottimizzare l’infrastruttura ML per migliorare velocità, affidabilità ed efficienza dei costi
  • Individuare i colli di bottiglia nei flussi di lavoro e automatizzare le operazioni ML ripetitive
  • Definire e applicare le migliori pratiche per MLOps, distribuzione e prestazioni dei sistemi

Requisiti

  • Almeno tre anni di esperienza in ingegneria ML, MLOps, infrastruttura ML, ingegneria dei dati o ingegneria backend e delle piattaforme per ambienti ML
  • Esperienza nel supporto di sistemi di machine learning dalla consegna del modello fino alla distribuzione e al monitoraggio
  • Esperienza dimostrata nella gestione di pipeline di dati, pipeline di addestramento o altri flussi di lavoro ML in produzione
  • Esperienza nella collaborazione con ricercatori, data scientist o professionisti del ML per portare i modelli in produzione
  • Solide basi di ingegneria del software ed esperienza nella realizzazione di sistemi in produzione
  • Esperienza nel monitoraggio, nel debugging e nel miglioramento di sistemi ML o dati in produzione
  • Risultati concreti nel miglioramento dell’affidabilità, della scalabilità, della velocità o dell’efficienza dei costi dei sistemi ML
  • Capacità di assumersi responsabilità in un ambiente dinamico in stile startup

Benefit

  • Stipendio competitivo e partecipazione azionaria in una startup ad alta crescita
  • Ferie retribuite flessibili
  • Assicurazione medica, dentistica e oculistica
  • Eventi aziendali fuori sede
  • Team collaborativo che include ex ingegneri di Amazon e professionisti provenienti da Bain, BCG, Goldman Sachs e altre organizzazioni

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