LogoFresh Jobs Ahead
Plenful
Plenful
51 – 200 Pekerja
Kecerdasan buatanPenjagaan kesihatanSaaS
Plenful membangunkan perisian automasi aliran kerja berasaskan AI untuk pasukan farmasi dan infusi. Platformnya menghubungkan data merentas API, HL7, SFTP, PDF dan pangkalan data untuk mengurus kerja pentadbiran seperti audit dan pengoptimuman 340B, penerimaan rujukan, pengurusan rebat, risikan Maximum Fair Price, kebenaran awal dan penerimaan pesanan. Plenful menyediakan perkhidmatan kepada sistem kesihatan, farmasi khusus, amalan infusi dan kumpulan penyedia, dengan tumpuan pada operasi yang patuh, pemerolehan hasil dan pengurangan beban kerja manual.
LinkedIn
Pekerjaan Syarikat

Jurutera Pembelajaran Mesin Kanan, Plenful (San Francisco, Hibrid)

Tetapkan strategi pengeluaran untuk ejen pembelajaran mesin, pascalatihan model dan penilaian. Bina automasi AI penjagaan kesihatan untuk mengurangkan kerja pentadbiran dan mengukuhkan pematuhan.

USAmerika SyarikatCACaliforniaHibridSepenuh masaKetuaBahasa Diperlukan: InggerisJurutera pembelajaran mesin
DockerKubernetesPythonPyTorch

Penerangan

  • Reka bentuk ejen pengeluaran yang merangkumi penggunaan alat, pengambilan semula, pengurusan keadaan dan konteks, penghalaan, orkestrasi, penjejakan dan pemulihan kegagalan.
  • Jadikan pendekatan yang berjaya sebagai corak kejuruteraan yang boleh digunakan semula.
  • Tentukan sama ada model dan komponen platform perlu dibina sendiri atau dibeli.
  • Tetapkan strategi pascalatihan syarikat.
  • Latih dan gunakan LLM serta model bahasa-penglihatan untuk tugasan penjagaan kesihatan.
  • Bangunkan keupayaan dalaman untuk meneruskan latihan model.
  • Cipta penilaian yang menunjukkan peningkatan pengeluaran.
  • Tentukan strategi kualiti AI yang merangkumi penggred automatik, penilai LLM yang ditentukur, suite regresi, semakan manusia, taksonomi kegagalan dan pengesahan luar talian ke dalam talian.
  • Buat keputusan keluaran berdasarkan hasil penilaian.
  • Bina sistem yang menggunakan kegagalan pengeluaran dan maklum balas pengguna untuk menambah baik set data, penilaian dan model.
  • Tetapkan piawaian untuk pemversian set data, kebolehcerapan dan MLOps.
  • Bentuk pelan hala tuju ML 12 bulan bersama pemimpin kejuruteraan dan produk.
  • Pimpin semakan teknikal, bimbing jurutera kanan dan menyumbang kepada pengambilan pekerja.
  • Reka bentuk dengan mengambil kira privasi melalui penggunaan data minimum yang diperlukan, data tanpa identiti atau sintetik apabila sesuai, serta amalan yang mengambil kira HIPAA.
  • Semak ejen, penilaian dan saluran latihan dalam 30 hari pertama, serta kenal pasti tiga jurang terbesar.
  • Menjelang hari ke-90, laksanakan peningkatan pascalatihan atau penilaian yang menggerakkan metrik pengeluaran.
  • Menjelang hari ke-90, terbitkan rancangan pasukan untuk dua suku tahun berikutnya.

Keperluan

  • Sekurang-kurangnya 8 tahun pengalaman dalam ML atau kejuruteraan perisian, termasuk 3+ tahun memimpin sistem LLM atau ejen pengeluaran.
  • Pengalaman pascalatihan gunaan dari hujung ke hujung, seperti penalaan halus terselia, pengoptimuman keutamaan, penyulingan atau pembelajaran pengukuhan.
  • Pengalaman melancarkan model yang meningkatkan metrik pengeluaran.
  • Pengalaman mereka bentuk strategi penilaian LLM atau ejen yang memaklumkan keputusan keluaran.
  • Pengalaman mereka bentuk seni bina sistem ejen pengeluaran.
  • Pengalaman dengan LangGraph, RAG dan alat carian vektor seperti Pinecone.
  • Kemahiran Python dan PyTorch yang kukuh.
  • Biasa dengan alat latihan dan penyajian teragih seperti vLLM, FSDP atau DeepSpeed.
  • Pengalaman MLOps dengan Docker, Kubernetes, MLflow atau yang setara, CI/CD, serta penjejakan eksperimen dan set data.
  • Boleh mempengaruhi tanpa kuasa rasmi melalui dokumen reka bentuk, semakan dan bimbingan.
  • Pengetahuan terkini tentang model dan ejen pengekodan baharu.
  • Boleh menukar kertas penyelidikan dan keluaran baharu menjadi eksperimen serta melaporkan hasil berangka.
  • Bukti hasil kerja yang digunakan orang lain, seperti sumbangan sumber terbuka, penulisan, ceramah atau penilaian.
  • Diutamakan: pengalaman dengan data penjagaan kesihatan seperti EHR, FHIR, tuntutan atau kebenaran terdahulu.
  • Diutamakan: penerbitan atau sumbangan sumber terbuka dalam penilaian LLM, pascalatihan atau ejen.
  • Diutamakan: pengalaman menemu duga dan mengambil jurutera ML.
  • Diutamakan: pengalaman dalam bidang terkawal lain yang berisiko tinggi.

Faedah

  • Kerja hibrid yang fleksibel dengan pendekatan mengutamakan kerja jarak jauh dan kehadiran pejabat yang bermakna di San Francisco dan New York.
  • Perlindungan penuh perubatan, pergigian dan penglihatan untuk pekerja, dengan penyertaan keluarga.
  • 401(k) dengan padanan syarikat sebanyak 50% daripada 3% pertama yang dicarumkan.
  • Ekuiti untuk semua pekerja sepenuh masa.
  • Cuti berbayar tanpa had.
  • Elaun makan tengah hari mingguan $100.
  • Elaun kesejahteraan bulanan $100.
  • Manfaat perjalanan bulanan $100 untuk pekerja yang berpangkalan di San Francisco dan New York.
  • Cuti ibu bapa berbayar.
  • Peluang untuk perkembangan profesional.
  • Pasukan berteraskan misi dengan rakan sekerja berpengalaman.
  • Kerjasama dengan pemimpin berpengalaman dan berprestasi tinggi.

Pekerjaan Berkaitan

U.S. Bank

Jurutera AI Utama, Pemecutan AI Perusahaan

U.S. Bank
InsuransLogistikPerundingan
USAmerika SyarikatCACaliforniaCOColoradoILIllinoisMNMinnesotaNCCarolina Utara
$149,515 – $175,900 / tahun
HibridSepenuh masaKetuaBahasa Diperlukan: InggerisJurutera AIJurutera pembelajaran mesin
AwanAzurePython

Pimpin penerapan AI yang selamat dan boleh diskalakan di U.S. Bank dengan menyampaikan penyelesaian AI generatif, rangka kerja kejuruteraan boleh guna semula dan automasi pintar. Bekerjasama merentas pasukan perniagaan dan teknologi untuk membawa kes penggunaan AI perusahaan daripada konsep ke pengeluaran.

Buka
BigHat Biosciences

Pengarah Pembelajaran Mesin, Reka Bentuk Antibodi

BigHat Biosciences
51 – 200 Pekerja
PembuatanPenjagaan kesihatanPerundingan
USAmerika SyarikatCACalifornia
$250,000 – $365,000 / tahun
HibridSepenuh masaKetuaBahasa Diperlukan: InggerisJurutera pembelajaran mesin
AwanPythonPyTorch

Pimpin strategi pembelajaran mesin dan pemodelan reka bentuk antibodi di BigHat Biosciences dengan menggabungkan model termaju, data makmal dan automasi LLM. Bimbing pasukan kanan pelbagai disiplin dan bantu menambah baik kitaran reka bentuk yang menyokong lebih 2,000 antibodi setiap minggu.

Buka