Plenful スタッフ機械学習エンジニア（サンフランシスコ、ハイブリッド勤務）
機械学習エージェント、モデルの追加学習、評価の本番戦略を策定します。 医療分野の AI 自動化を構築し、事務作業を減らしてコンプライアンスを強化します。
仕事内容
- ツール利用、検索、状態とコンテキストの管理、ルーティング、オーケストレーション、トレース、障害復旧にわたる本番エージェントを設計する。
- 有効なアプローチを再利用可能なエンジニアリングパターンにする。
- モデルやプラットフォームコンポーネントを自社開発するか購入するかを判断する。
- 会社の追加学習戦略を策定する。
- 医療タスク向けの大規模言語モデルと視覚言語モデルを訓練し、デプロイする。
- モデルを継続的に訓練する社内能力を開発する。
- 本番環境の改善を実証する評価を作成する。
- 自動採点器、校正済みの大規模言語モデル評価器、回帰テストスイート、人によるレビュー、障害分類、オフラインからオンラインへの検証を網羅する AI 品質戦略を定義する。
- 評価結果に基づいてリリースを判断する。
- 本番障害やユーザーのフィードバックを活用して、データセット、評価、モデルを改善するシステムを構築する。
- データセットのバージョン管理、可観測性、MLOps の標準を定める。
- エンジニアリングおよびプロダクトのリーダーとともに、今後 12 か月の ML ロードマップを策定する。
- 技術レビューを主導し、シニアエンジニアを指導し、採用にも貢献する。
- 必要最小限のデータを使用し、適切な場合は匿名化データや合成データを活用し、HIPAA を考慮した実践を行ってプライバシーを守る。
- 最初の 30 日でエージェント、評価、訓練パイプラインを確認し、最大の課題を 3 つ特定する。
- 90 日目までに、追加学習または評価の改善を実現し、本番指標を向上させる。
- 90 日目までに、次の 2 四半期に向けたチーム計画を公開する。
応募要件
- 機械学習またはソフトウェアエンジニアリングの経験が 8 年以上あり、そのうち 3 年以上は本番 LLM またはエージェントシステムをリードした経験があること。
- 教師ありファインチューニング、選好最適化、蒸留、強化学習など、エンドツーエンドの応用追加学習経験。
- 本番指標を改善したモデルをリリースした経験。
- リリース判断に活用される LLM またはエージェントの評価戦略を設計した経験。
- 本番エージェントシステムのアーキテクチャ設計経験。
- LangGraph、RAG、Pinecone などのベクトル検索ツールの使用経験。
- Python と PyTorch の高いスキル。
- vLLM、FSDP、DeepSpeed などの分散訓練・サービングツールに関する知識。
- Docker、Kubernetes、MLflow または同等ツール、CI/CD、実験およびデータセットの追跡を含む MLOps 経験。
- 設計文書、レビュー、メンタリングを通じて、正式な権限がなくても周囲に働きかけられること。
- 新しいモデルやコーディングエージェントの最新動向を把握していること。
- 論文やリリースを実験に落とし込み、定量的な結果を報告できること。
- オープンソースへの貢献、記事、講演、評価など、他者が活用できる成果があること。
- 歓迎条件：EHR、FHIR、保険請求、事前承認など、医療データの経験。
- 歓迎条件：LLM 評価、追加学習、エージェント分野での論文発表またはオープンソースへの貢献。
- 歓迎条件：機械学習エンジニアの面接や採用経験。
- 歓迎条件：他の規制対象分野または重大なリスクを伴う分野での経験。
福利厚生
- リモート優先の柔軟なハイブリッド勤務。サンフランシスコとニューヨークのオフィスで、対面での有意義な協働機会があります。
- 従業員向けに医療、歯科、眼科の保険を完備し、家族も加入できます。
- 401(k) 制度があり、従業員の拠出額の最初の 3% に対して会社が 50% を拠出します。
- すべての正社員に株式を付与します。
- 有給休暇は無制限です。
- 週 100 ドルのランチ補助。
- 月 100 ドルのウェルネス補助。
- サンフランシスコまたはニューヨークを拠点とする従業員には、月 100 ドルの通勤補助。
- 有給の育児休暇。
- 専門性を高める機会。
- 経験豊富な同僚と働く、ミッションを重視したチーム。
- 経験豊富で高い実績を持つリーダーと協働できます。
