Solventum opracowuje technologie i usługi medyczne, które mają wspierać bezpieczniejszą i bardziej efektywną opiekę medyczną oraz stomatologiczną. Oferta firmy obejmuje zaawansowane rozwiązania do leczenia ran, chirurgii i sterylizacji, produkty do higieny jamy ustnej, usługi i technologie związane z informacją medyczną, a także systemy oczyszczania i filtracji do zastosowań biofarmaceutycznych. Firma wspiera również pracowników ochrony zdrowia, udostępniając materiały edukacyjne i szkoleniowe, oraz łączy rozwój produktów z dbałością o bezpieczeństwo pacjentów, wyniki kliniczne i efektywność operacyjną.
Inżynier uczenia maszynowego — Solventum — praca zdalna w Pensylwanii
Twórz produkcyjną infrastrukturę uczenia maszynowego i usługi AI dla systemów informacji medycznej Solventum. Rola obejmuje MLOps, inżynierię danych medycznych, wdrażanie w chmurze, monitorowanie i zgodność z wymaganiami.
Opis
- Tworzyć i utrzymywać potoki dostarczania rozwiązań uczenia maszynowego, wdrażać i monitorować modele produkcyjne, przekształcać dane medyczne, wspierać magazyny cech, integrować AI z aplikacjami medycznymi oraz utrzymywać bezpieczne i udokumentowane systemy.
- Wdrażać modele uczenia maszynowego jako skalowalne interfejsy API i mikrousługi spełniające wymagania dotyczące skuteczności klinicznej i opóźnień.
- Monitorować jakość modeli, dryf danych i stan usług produkcyjnych.
- Tworzyć i ulepszać przepływy ETL przekształcające dane FHIR, HL7 i inne dane medyczne w zbiory do trenowania i wnioskowania.
- Pomagać w utrzymaniu magazynów cech i warstw danych zapewniających zgodność danych treningowych i produkcyjnych.
- Współpracować z inżynierami backendu przy integracji wyników uczenia maszynowego z głównymi produktami medycznymi.
- Tworzyć przejrzysty, łatwy w utrzymaniu i dobrze udokumentowany kod Python.
- Uczestniczyć w przeglądach kodu prowadzonych przez współpracowników.
- Pakować i orkiestrrować zadania uczenia maszynowego za pomocą Docker i Kubernetes.
- Stosować wymagania HIPAA i HITRUST do przetwarzania danych i wdrożeń.
- Podróżować służbowo w kraju do 10% czasu pracy.
- Odbyć wymagane wdrożenie na miejscu w pierwszych dniach zatrudnienia.
Wymagania
- Wykształcenie wyższe na poziomie licencjackim lub wyższym w dziedzinie informatyki, inżynierii oprogramowania, inżynierii danych lub pokrewnej dyscyplinie.
- Co najmniej sześć lat doświadczenia zawodowego w inżynierii oprogramowania lub danych.
- Co najmniej pięć lat doświadczenia w pracy z Pythonem oraz znajomość SQL.
- Co najmniej dwa lata doświadczenia w pracy z produkcyjnymi systemami uczenia maszynowego.
- Co najmniej pięć lat doświadczenia w korzystaniu z AWS i technologii kontenerowych, takich jak Docker.
- Co najmniej trzy lata doświadczenia zawodowego w pracy z Javą.
- Co najmniej trzy lata doświadczenia w korzystaniu z bibliotek uczenia maszynowego, takich jak PyTorch lub Scikit-learn, oraz narzędzi MLOps, takich jak Airflow, Prefect, BentoML lub Kubeflow.
- Co najmniej cztery lata doświadczenia w korzystaniu z platform przetwarzania danych, takich jak Pandas, Spark lub dbt.
- Znajomość wdrażania dużych modeli językowych lub pracy z platformami takimi jak LangChain.
- Doświadczenie w regulowanej branży, w tym w ochronie zdrowia lub finansach.
- Znajomość projektowania API i architektury mikrousług.
- Praca musi być wykonywana zgodnie z politykami i procedurami firmy, standardami bezpieczeństwa oraz udokumentowanymi wymaganiami dotyczącymi CV lub aplikacji.
- Wykształcenie i historia zatrudnienia muszą być podane w CV lub polach aplikacji.
Benefity
- Ubezpieczenie medyczne, dentystyczne i okulistyczne.
- Opcje kont oszczędnościowych na cele zdrowotne.
- Elastyczne konta wydatków na opiekę zdrowotną i opiekę nad osobami zależnymi.
- Świadczenia z tytułu niepełnosprawności.
- Ubezpieczenie na życie.
- Dobrowolne programy świadczeń.
- Płatne nieobecności.
- Świadczenia emerytalne.
- Firma pokrywa koszty podróży i powiązane wydatki związane z wymaganym wdrożeniem na miejscu.
- Podróże służbowe w kraju w wymiarze do 10% czasu pracy mogą być wymagane.