Solventum розробляє медичні технології та послуги, покликані зробити медичну й стоматологічну допомогу безпечнішою та ефективнішою. До портфеля компанії входять сучасні рішення для лікування ран, хірургії та стерилізації, засоби для догляду за порожниною рота, сервіси й технології у сфері медичної інформації, а також системи очищення та фільтрації для біофармацевтичних застосувань. Компанія також підтримує медичних фахівців за допомогою освітніх і навчальних матеріалів, поєднуючи розробку продуктів із фокусом на безпеці пацієнтів, клінічних результатах та операційній ефективності.
Інженер із машинного навчання — Solventum — віддалена робота в Пенсильванії
Розробляйте виробничу інфраструктуру машинного навчання та сервіси ШІ для інформаційних систем охорони здоров’я Solventum. Робота охоплює MLOps, інженерію медичних даних, хмарне розгортання, моніторинг і дотримання вимог.
Опис
- Створювати й підтримувати конвеєри доставки рішень машинного навчання, розгортати та контролювати виробничі моделі, перетворювати медичні дані, підтримувати сховища ознак, інтегрувати ШІ в медичні застосунки, а також підтримувати захищені й документовані системи.
- Розгортати моделі машинного навчання як масштабовані API та мікросервіси, що відповідають вимогам до клінічної ефективності й затримки.
- Контролювати якість моделей, дрейф даних і стан виробничих сервісів.
- Створювати та вдосконалювати ETL-процеси, які перетворюють FHIR, HL7 та інші медичні дані на набори даних для навчання й інференсу.
- Допомагати підтримувати сховища ознак і рівні даних, що забезпечують узгодженість даних для навчання та експлуатації.
- Працювати з backend-інженерами над інтеграцією результатів машинного навчання в основні медичні продукти.
- Створювати зрозумілий, придатний для підтримки та добре документований код Python.
- Брати участь у колегіальних перевірках коду.
- Пакувати й оркеструвати робочі навантаження машинного навчання за допомогою Docker і Kubernetes.
- Застосовувати вимоги HIPAA і HITRUST до обробки даних і розгортань.
- Подорожувати в межах країни до 10% робочого часу.
- Проходити обов’язкове вступне навчання на місці в перші дні роботи.
Вимоги
- Ступінь бакалавра або вище в галузі комп’ютерних наук, розробки програмного забезпечення, інженерії даних або суміжній дисципліні.
- Щонайменше шість років професійного досвіду в розробці програмного забезпечення або інженерії даних.
- Щонайменше п’ять років досвіду роботи з Python, а також знання SQL.
- Щонайменше два роки досвіду роботи із системами машинного навчання у виробничому середовищі.
- Щонайменше п’ять років досвіду використання AWS і контейнерних технологій, таких як Docker.
- Щонайменше три роки професійного досвіду роботи з Java.
- Щонайменше три роки досвіду використання бібліотек машинного навчання, таких як PyTorch або Scikit-learn, та інструментів MLOps, таких як Airflow, Prefect, BentoML або Kubeflow.
- Щонайменше чотири роки досвіду використання фреймворків обробки даних, таких як Pandas, Spark або dbt.
- Знайомство з розгортанням великих мовних моделей або роботою з фреймворками, такими як LangChain.
- Досвід роботи в регульованій галузі, зокрема в охороні здоров’я або фінансах.
- Знання проєктування API та мікросервісної архітектури.
- Робота має відповідати корпоративним політикам, процедурам, стандартам безпеки та документованим вимогам до резюме або заявки.
- Освіту й трудовий стаж потрібно зазначити в резюме або полях заявки.
Переваги
- Медичне, стоматологічне страхування та страхування зору.
- Варіанти ощадних рахунків на медичні витрати.
- Гнучкі рахунки витрат на медичну допомогу та догляд за утриманцями.
- Пільги у зв’язку з інвалідністю.
- Страхування життя.
- Добровільні програми пільг.
- Оплачувані відсутності.
- Пенсійні пільги.
- Компанія оплачує поїздки та пов’язані витрати для обов’язкового вступного навчання на місці.
- Можуть бути потрібні поїздки в межах країни до 10% робочого часу.