Solventum разрабатывает медицинские технологии и услуги, призванные сделать медицинскую и стоматологическую помощь более безопасной и эффективной. В портфель компании входят современные решения для лечения ран, хирургии и стерилизации, средства для ухода за полостью рта, сервисы и технологии в сфере медицинской информации, а также системы очистки и фильтрации для биофармацевтических применений. Компания также поддерживает медицинских специалистов с помощью образовательных и обучающих материалов, сочетая разработку продуктов с акцентом на безопасность пациентов, клинические результаты и операционную эффективность.
Инженер по машинному обучению — Solventum — удалённая работа в Пенсильвании
Разрабатывайте производственную инфраструктуру машинного обучения и ИИ-сервисы для информационных систем здравоохранения Solventum. Работа включает MLOps, инженерную работу с медицинскими данными, облачное развертывание, мониторинг и обеспечение соответствия требованиям.
Описание
- Создавать и поддерживать конвейеры доставки решений машинного обучения, развертывать и контролировать производственные модели, преобразовывать медицинские данные, поддерживать хранилища признаков, интегрировать ИИ в медицинские приложения, а также поддерживать защищенные и документированные системы.
- Развертывать модели машинного обучения в виде масштабируемых API и микросервисов, отвечающих требованиям к клинической эффективности и задержке.
- Контролировать качество моделей, дрейф данных и состояние производственных сервисов.
- Создавать и совершенствовать ETL-процессы, преобразующие FHIR, HL7 и другие медицинские данные в наборы данных для обучения и инференса.
- Помогать поддерживать хранилища признаков и уровни данных, обеспечивающие согласованность данных для обучения и эксплуатации.
- Работать с backend-инженерами над интеграцией результатов машинного обучения в основные медицинские продукты.
- Писать понятный, поддерживаемый и хорошо документированный код на Python.
- Участвовать в коллегиальных проверках кода.
- Упаковывать и оркестрировать рабочие нагрузки машинного обучения с помощью Docker и Kubernetes.
- Применять требования HIPAA и HITRUST к обработке данных и развертываниям.
- Путешествовать по стране до 10% рабочего времени.
- Проходить обязательное вводное обучение на месте в первые дни работы.
Требования
- Степень бакалавра или выше в области компьютерных наук, разработки программного обеспечения, инженерии данных или смежной дисциплине.
- Не менее шести лет профессионального опыта в разработке программного обеспечения или инженерии данных.
- Не менее пяти лет опыта работы с Python, а также знакомство с SQL.
- Не менее двух лет опыта работы с системами машинного обучения в производственной среде.
- Не менее пяти лет опыта использования AWS и контейнерных технологий, таких как Docker.
- Не менее трех лет профессионального опыта работы с Java.
- Не менее трех лет опыта использования библиотек машинного обучения, таких как PyTorch или Scikit-learn, и инструментов MLOps, таких как Airflow, Prefect, BentoML или Kubeflow.
- Не менее четырех лет опыта использования фреймворков обработки данных, таких как Pandas, Spark или dbt.
- Знакомство с развертыванием больших языковых моделей или работой с фреймворками, такими как LangChain.
- Опыт работы в регулируемой отрасли, включая здравоохранение или финансы.
- Знание проектирования API и микросервисной архитектуры.
- Работа должна соответствовать корпоративным политикам, процедурам, стандартам безопасности и документированным требованиям к резюме или заявке.
- Образование и трудовой стаж должны быть указаны в резюме или полях заявки.
Преимущества
- Медицинское, стоматологическое страхование и страхование зрения.
- Варианты медицинских сберегательных счетов.
- Гибкие счета расходов на медицинскую помощь и уход за иждивенцами.
- Пособия по инвалидности.
- Страхование жизни.
- Добровольные программы льгот.
- Оплачиваемые отсутствия.
- Пенсионные льготы.
- Оплата компанией поездок и связанных расходов для обязательного вводного обучения на месте.
- Могут потребоваться поездки по стране до 10% рабочего времени.