ExaCare AI kuria SaaS programinę įrangą poūmio gydymo paslaugų teikėjams, įskaitant kvalifikuotos slaugos įstaigas ir slaugos namuose agentūras. Jos platforma padeda peržiūrėti siuntimus, tikrinti draudimą, valdyti kompensavimo procesus ir priimti pacientus: ji apibendrina klinikinius įrašus, nustato klinikinę ir finansinę riziką, pavyzdžiui, PDPM galimybes, tikrina draudimo apsaugos tinkamumą ir suteikia matomumą apie užimtumą, pacientų skaičiaus tendencijas bei veiklos rezultatus.
Mašininio mokymosi inžinierius „ExaCare AI“ — hibridinis darbas, Torontas
Kurk gamybinę ML infrastruktūrą, duomenų srautus ir stebėseną, veikiančius „ExaCare AI“ poūmės priežiūros platformos pagrindu. Padėk sveikatos priežiūros komandoms priimti saugesnius pacientų nukreipimo sprendimus naudodamas patikimas ir lengvai plečiamas mašininio mokymosi sistemas.
Aprašymas
- Prižiūrėk darbo eigas ir infrastruktūrą viso mašininio mokymosi gyvavimo ciklo metu
- Dirbk su tyrėjais ir ML specialistais diegdamas modelius ir spartindamas iteracijas
- Kurk ir tobulink duomenų bei modelių mokymo srautus
- Optimizuok duomenų apdorojimą, anotavimą ir bendrą ML sistemos efektyvumą
- Diek ir prižiūrėk modelių mokymą bei išvadų generavimą palaikančias paslaugas
- Kurk stebėsenos įrankius modelių kokybei, sistemos patikimumui ir veiklos rezultatams vertinti
- Didink ML sistemos mastelį, stebimumą ir atkuriamumą
- Derink ML infrastruktūrą siekdamas didesnio greičio, patikimumo ir ekonomiškumo
- Nustatyk darbo eigos kliūtis ir automatizuok pasikartojančias ML operacijas
- Apibrėžk ir taikyk geriausias MLOps, diegimo ir sistemos našumo praktikas
Reikalavimai
- Bent trejų metų patirtis ML inžinerijos, MLOps, ML infrastruktūros, duomenų inžinerijos arba ML aplinkų backend ir platformų inžinerijos srityje
- Patirtis palaikant mašininio mokymosi sistemas nuo modelio perdavimo iki diegimo ir stebėsenos
- Įrodyta atsakomybė už duomenų srautus, mokymo srautus ar kitas gamybines ML darbo eigas
- Patirtis bendradarbiaujant su tyrėjais, duomenų mokslininkais ar ML specialistais diegiant modelius gamyboje
- Tvirti programinės įrangos inžinerijos pagrindai ir patirtis kuriant gamybines sistemas
- Patirtis stebint, derinant ir tobulinant gamybines ML ar duomenų sistemas
- Įrodyta, kad pagerinai ML sistemų patikimumą, mastelį, greitį arba ekonomiškumą
- Gebėjimas prisiimti atsakomybę sparčioje, startuoliui būdingoje aplinkoje
Privalumai
- Konkurencingas atlygis ir akcijų paketas sparčiai augančiame startuolyje
- Lanksčios mokamos atostogos
- Sveikatos, dantų ir regėjimo draudimas
- Įmonės išvykos
- Bendradarbiaujanti komanda, kurioje dirba buvę „Amazon“ inžinieriai ir „Bain“, „BCG“, „Goldman Sachs“ bei kitų organizacijų alumnai