機械学習エンジニア - Solventum - ペンシルベニア州リモート
Solventum の医療情報システム向けに、本番用の機械学習基盤と AI サービスを構築します。MLOps、医療データエンジニアリング、クラウド展開、監視、コンプライアンスを担当します。
仕事内容
- 機械学習のデリバリーパイプラインを作成・維持し、本番モデルを展開・監視し、医療データを変換し、フィーチャーストアを支援し、AI を医療アプリケーションに統合し、安全で文書化されたシステムを維持します。
- 臨床上の性能とレイテンシーの要件を満たす、スケーラブルな API およびマイクロサービスとして機械学習モデルを展開します。
- モデルの品質、データドリフト、本番サービスの健全性を監視します。
- FHIR、HL7、その他の医療データをトレーニング用および推論用データセットに変換する ETL ワークフローを構築・改善します。
- トレーニングデータと本番データの整合性を保つフィーチャーストアとデータレイヤーの維持を支援します。
- バックエンドエンジニアと協力し、機械学習の結果を中核医療製品に統合します。
- 明確で保守しやすく、十分に文書化された Python コードを作成します。
- コードレビューに参加します。
- Docker と Kubernetes を使用して機械学習ワークロードをパッケージ化・オーケストレーションします。
- データ処理と展開に HIPAA および HITRUST の要件を適用します。
- 米国内の出張が最大 10% 発生する場合があります。
- 入社後数日以内に、必須の現地オンボーディングを完了します。
応募要件
- コンピューターサイエンス、ソフトウェア工学、データ工学、または関連分野の学士号以上。
- プロフェッショナルなソフトウェアエンジニアリングまたはデータエンジニアリングの経験が6年以上。
- Python の経験が5年以上あり、SQL に精通していること。
- 本番環境の機械学習システムに携わった経験が2年以上。
- AWS および Docker などのコンテナ技術を使用した経験が5年以上。
- プロフェッショナルな Java の経験が3年以上。
- PyTorch や Scikit-learn などの機械学習ライブラリ、および Airflow、Prefect、BentoML、Kubeflow などの MLOps ツールを使用した経験が3年以上。
- Pandas、Spark、dbt などのデータ処理フレームワークを使用した経験が4年以上。
- 大規模言語モデルの展開、または LangChain などのフレームワークの使用経験。
- 医療や金融を含む規制産業での経験。
- API 設計とマイクロサービスアーキテクチャに関する知識。
- 業務では、会社の方針、手順、セキュリティ基準、および履歴書や応募書類に記載された要件に従う必要があります。
- 学歴と職歴は履歴書または応募フォームの項目を通じて提出する必要があります。
福利厚生
- 医療、歯科、眼科の保険。
- 医療貯蓄口座の選択肢。
- 医療費および扶養家族介護費のフレキシブル支出口座。
- 障害給付。
- 生命保険。
- 任意加入の福利厚生プログラム。
- 有給休暇。
- 退職給付。
- 必須の現地オンボーディングに伴う出張および関連費用は会社が負担します。
- 米国内の出張が最大 10% 必要になる場合があります。
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