ExaCare AI
ExaCare AI
A ExaCare AI desenvolve software SaaS para provedores de cuidados pós-agudos, incluindo instituições de enfermagem especializada e agências de assistência domiciliar. Sua plataforma apoia a análise de encaminhamentos, a verificação de seguros, os processos de reembolso e as admissões ao resumir prontuários clínicos, identificar riscos clínicos e financeiros, como oportunidades relacionadas ao PDPM, verificar a elegibilidade da cobertura e oferecer visibilidade sobre ocupação, tendências do censo e desempenho operacional.

Engenheiro de Machine Learning na ExaCare AI — Híbrido, Toronto

Construa a infraestrutura, os pipelines e o monitoramento de ML em produção por trás da plataforma de cuidados pós-agudos da ExaCare AI. Ajude equipes de saúde a tomar decisões mais seguras sobre encaminhamento por meio de sistemas de machine learning confiáveis e escaláveis.

Descrição

  • Assumir a responsabilidade pelos fluxos de trabalho e pela infraestrutura em todo o ciclo de vida de machine learning
  • Trabalhar com pesquisadores e profissionais de ML para implantar modelos e acelerar as iterações
  • Criar e aprimorar pipelines de dados e de treinamento de modelos
  • Otimizar o processamento e a anotação de dados, além da eficiência geral dos sistemas de ML
  • Implantar e operar serviços de suporte ao treinamento e à inferência de modelos
  • Desenvolver ferramentas de monitoramento da qualidade dos modelos, da confiabilidade dos sistemas e do desempenho operacional
  • Aumentar a escalabilidade, a observabilidade e a reprodutibilidade dos sistemas de ML
  • Ajustar a infraestrutura de ML para obter mais velocidade, confiabilidade e eficiência de custos
  • Identificar gargalos nos fluxos de trabalho e automatizar operações repetitivas de ML
  • Definir e aplicar boas práticas de MLOps, implantação e desempenho de sistemas

Requisitos

  • Pelo menos três anos de experiência em engenharia de ML, MLOps, infraestrutura de ML, engenharia de dados ou engenharia de backend e plataformas para ambientes de ML
  • Experiência dando suporte a sistemas de machine learning desde a entrega do modelo até a implantação e o monitoramento
  • Experiência comprovada na gestão de pipelines de dados, pipelines de treinamento ou outros fluxos de trabalho de ML em produção
  • Experiência trabalhando com pesquisadores, cientistas de dados ou profissionais de ML para colocar modelos em produção
  • Sólidos fundamentos de engenharia de software e experiência entregando sistemas em produção
  • Experiência monitorando, depurando e aprimorando sistemas de ML ou dados em produção
  • Comprovação de melhorias na confiabilidade, escalabilidade, velocidade ou eficiência de custos de sistemas de ML
  • Capacidade de assumir responsabilidades em um ambiente dinâmico no estilo startup

Benefícios

  • Salário competitivo e participação societária em uma startup de alto crescimento
  • Folga remunerada flexível
  • Seguro médico, odontológico e oftalmológico
  • Eventos corporativos fora da sede
  • Equipe colaborativa que inclui ex-engenheiros da Amazon e ex-profissionais da Bain, BCG, Goldman Sachs e outras organizações

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