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Plenful
Plenful
51 – 200 Dipendenti
Assistenza sanitariaIntelligenza artificialeSaaS
Plenful sviluppa software di automazione dei flussi di lavoro basato sull’IA per i team di farmacia e infusione. La sua piattaforma collega dati provenienti da API, HL7, SFTP, PDF e database per gestire attività amministrative come l’audit e l’ottimizzazione del programma 340B, la raccolta delle segnalazioni, la gestione dei rimborsi, le informazioni sul prezzo massimo equo, le autorizzazioni preventive e la ricezione degli ordini. Plenful serve sistemi sanitari, farmacie specializzate, centri di infusione e gruppi di operatori sanitari, con particolare attenzione alla conformità operativa, al recupero dei ricavi e alla riduzione del lavoro manuale.
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Offerte dell’azienda

Ingegnere senior di machine learning, Plenful (San Francisco, ibrido)

Definisci la strategia di produzione per gli agenti di machine learning, il post-training dei modelli e la valutazione. Sviluppa automazioni di IA per la sanità che riducano il lavoro amministrativo e rafforzino la conformità.

USStati UnitiCACaliforniaIbridoTempo pienoLeadLingua Richiesta: ingleseIngegnere del machine learning
DockerKubernetesPythonPyTorch

Descrizione

  • Progetta agenti di produzione che includano uso di strumenti, recupero di informazioni, gestione dello stato e del contesto, instradamento, orchestrazione, tracciamento e ripristino in caso di errore.
  • Trasforma gli approcci efficaci in modelli di ingegneria riutilizzabili.
  • Decidi se sviluppare o acquistare modelli e componenti della piattaforma.
  • Definisci la strategia di post-training dell’azienda.
  • Addestra e distribuisci LLM e modelli di visione-linguaggio per attività sanitarie.
  • Sviluppa capacità interne per proseguire l’addestramento dei modelli.
  • Crea valutazioni che dimostrino miglioramenti in produzione.
  • Definisci la strategia di qualità dell’IA con valutatori automatici, giudici LLM calibrati, suite di regressione, revisione umana, tassonomie dei fallimenti e convalida dall’offline all’online.
  • Basa le decisioni di rilascio sui risultati delle valutazioni.
  • Sviluppa sistemi che usano i fallimenti in produzione e il feedback degli utenti per migliorare dataset, valutazioni e modelli.
  • Stabilisci standard per il versionamento dei dataset, l’osservabilità e MLOps.
  • Definisci la roadmap ML dei prossimi 12 mesi insieme ai responsabili di ingegneria e prodotto.
  • Guida le revisioni tecniche, affianca gli ingegneri senior e contribuisce alle assunzioni.
  • Progetta tutelando la privacy, usando solo i dati strettamente necessari, dati de-identificati o sintetici quando opportuno e pratiche conformi a HIPAA.
  • Nei primi 30 giorni, esamina agenti, valutazioni e pipeline di training, individuando le tre lacune principali.
  • Entro il 90º giorno, realizza un miglioramento del post-training o della valutazione che aumenti una metrica di produzione.
  • Entro il 90º giorno, pubblica il piano del team per i due trimestri successivi.

Requisiti

  • Almeno 8 anni di esperienza in machine learning o ingegneria del software, di cui oltre 3 alla guida di sistemi LLM o agenti in produzione.
  • Esperienza pratica completa nel post-training applicato, ad esempio fine-tuning supervisionato, ottimizzazione delle preferenze, distillazione o apprendimento per rinforzo.
  • Esperienza nella messa in produzione di un modello che abbia migliorato una metrica di produzione.
  • Esperienza nella progettazione di strategie di valutazione di LLM o agenti che abbiano orientato le decisioni di rilascio.
  • Esperienza nell’architettura di sistemi di agenti di produzione.
  • Esperienza con LangGraph, RAG e strumenti di ricerca vettoriale come Pinecone.
  • Ottima conoscenza di Python e PyTorch.
  • Familiarità con strumenti di training e serving distribuiti come vLLM, FSDP o DeepSpeed.
  • Esperienza MLOps con Docker, Kubernetes, MLflow o equivalenti, CI/CD e tracciamento di esperimenti e dataset.
  • Capacità di influenzare senza autorità formale tramite documenti di progettazione, revisioni e mentoring.
  • Conoscenza aggiornata dei nuovi modelli e degli agenti di programmazione.
  • Capacità di trasformare articoli e rilasci in esperimenti e riportare risultati quantificati.
  • Prove di attività utilizzate da altri, come contributi open source, articoli, interventi o valutazioni.
  • Preferibile: esperienza con dati sanitari come EHR, FHIR, sinistri o autorizzazioni preventive.
  • Preferibile: pubblicazioni o contributi open source su valutazione degli LLM, post-training o agenti.
  • Preferibile: esperienza nei colloqui e nell’assunzione di ingegneri ML.
  • Preferibile: esperienza in un altro settore regolamentato e ad alto rischio.

Benefit

  • Lavoro ibrido flessibile con approccio orientato al lavoro da remoto e presenza significativa negli uffici di San Francisco e New York.
  • Copertura completa di assistenza medica, odontoiatrica e oculistica per i dipendenti, con possibilità di includere la famiglia.
  • Piano 401(k) con contributo aziendale pari al 50% dei primi 3% versati.
  • Partecipazione azionaria per tutti i dipendenti a tempo pieno.
  • Ferie retribuite illimitate.
  • Buono settimanale di 100 $ per il pranzo.
  • Contributo mensile di 100 $ per il benessere.
  • Contributo mensile di 100 $ per il trasporto per i dipendenti con sede a San Francisco e New York.
  • Congedo parentale retribuito.
  • Opportunità di crescita professionale.
  • Team orientato a una missione e composto da colleghi esperti.
  • Collaborazione con responsabili esperti e di alto livello.

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