Solventum, daha güvenli ve verimli tıbbi ve ağız bakımını desteklemek üzere sağlık teknolojileri ve hizmetleri geliştirir. Şirketin portföyünde gelişmiş yara bakımı, cerrahi ve sterilizasyon çözümleri, ağız bakımı ürünleri, sağlık bilişimi ve teknoloji hizmetleri ile biyofarmasötik uygulamalara yönelik saflaştırma ve filtrasyon sistemleri yer alır. Solventum ayrıca eğitim ve öğretim kaynaklarıyla sağlık profesyonellerini destekler; ürün geliştirmeyi hasta güvenliği, klinik sonuçlar ve operasyonel verimliliğe odaklanmayla birleştirir.
Makine Öğrenimi Mühendisi - Solventum - Pennsylvania Uzaktan
Solventum’un sağlık bilgi sistemleri için üretim ortamında makine öğrenimi altyapısı ve yapay zeka hizmetleri geliştirin. Rol; MLOps, sağlık verisi mühendisliği, bulut dağıtımı, izleme ve uyumluluk çalışmalarını kapsar.
Açıklama
- Makine öğrenimi teslimat işlem hatları oluşturun ve sürdürün, üretim modellerini dağıtıp izleyin, sağlık verilerini dönüştürün, özellik depolarını destekleyin, yapay zekayı sağlık uygulamalarına entegre edin ve güvenli, belgelenmiş sistemleri sürdürün.
- Klinik performans ve gecikme gereksinimlerini karşılayan ölçeklenebilir API'ler ve mikro hizmetler olarak makine öğrenimi modellerini dağıtın.
- Model kalitesini, veri kaymasını ve üretim hizmetlerinin durumunu izleyin.
- FHIR, HL7 ve diğer sağlık verilerini eğitim ve çıkarım veri kümelerine dönüştüren ETL iş akışları oluşturun ve geliştirin.
- Eğitim ve üretim verilerinin uyumlu kalmasını sağlayan özellik depolarının ve veri katmanlarının sürdürülmesine yardımcı olun.
- Makine öğrenimi sonuçlarını temel sağlık ürünlerine entegre etmek için arka uç mühendisleriyle birlikte çalışın.
- Açık, sürdürülebilir ve iyi belgelenmiş Python kodu üretin.
- Ekip arkadaşlarının kod incelemelerine katkıda bulunun.
- Makine öğrenimi iş yüklerini Docker ve Kubernetes ile paketleyin ve orkestre edin.
- Veri işleme ve dağıtımlarda HIPAA ve HITRUST gerekliliklerini uygulayın.
- Yurt içinde %10'a kadar seyahat edin.
- İşe başladıktan sonraki ilk günlerde gerekli yerinde oryantasyonu tamamlayın.
Gereksinimler
- Bilgisayar bilimi, yazılım mühendisliği, veri mühendisliği veya ilgili bir alanda lisans derecesi ya da daha yüksek bir eğitim.
- En az altı yıl profesyonel yazılım mühendisliği veya veri mühendisliği deneyimi.
- SQL bilgisiyle birlikte en az beş yıl Python deneyimi.
- Üretim ortamlarında makine öğrenimi sistemleriyle en az iki yıl çalışma deneyimi.
- AWS ve Docker gibi konteyner teknolojilerini en az beş yıl kullanmış olmak.
- En az üç yıl profesyonel Java deneyimi.
- PyTorch veya Scikit-learn gibi makine öğrenimi kütüphanelerini ve Airflow, Prefect, BentoML veya Kubeflow gibi MLOps araçlarını en az üç yıl kullanmış olmak.
- Pandas, Spark veya dbt gibi veri işleme çerçevelerini en az dört yıl kullanmış olmak.
- Büyük dil modellerini dağıtma veya LangChain gibi çerçevelerle çalışma konusunda bilgi sahibi olmak.
- Sağlık veya finans dahil olmak üzere düzenlemeye tabi bir sektörde deneyim.
- API tasarımı ve mikro hizmet mimarisi bilgisi.
- Çalışmalar kurumsal politikalara, prosedürlere, güvenlik standartlarına ve belgelenmiş özgeçmiş veya başvuru gerekliliklerine uygun olmalıdır.
- Eğitim ve iş geçmişi bir özgeçmiş veya başvuru alanları aracılığıyla sunulmalıdır.
Yan Haklar
- Sağlık, diş ve görme sigortası kapsamı.
- Sağlık tasarruf hesabı seçenekleri.
- Sağlık ve bakmakla yükümlü olunan kişilerin bakımı için esnek harcama hesapları.
- Maluliyet yardımları.
- Hayat sigortası.
- İsteğe bağlı yan hak programları.
- Ücretli izinler.
- Emeklilik yan hakları.
- Gerekli yerinde oryantasyon için şirket tarafından karşılanan seyahat ve ilgili masraflar.
- %10'a kadar yurt içi seyahat gerekebilir.