LogoFresh Jobs Ahead
Plenful
Plenful
51 – 200 Працівники
SaaSОхорона здоров'яШтучний інтелект
Plenful розробляє програмне забезпечення на основі ШІ для автоматизації робочих процесів аптечних та інфузійних команд. Платформа об’єднує дані з API, HL7, SFTP, PDF-файлів і баз даних, щоб автоматизувати адміністративні завдання: аудит та оптимізацію програм 340B, обробку направлень, управління знижками, аналітику щодо Maximum Fair Price, отримання попередніх дозволів і приймання замовлень. Plenful обслуговує системи охорони здоров’я, спеціалізовані аптеки, інфузійні практики та групи надавачів медичних послуг, допомагаючи дотримуватися вимог, обліковувати дохід і зменшувати обсяг ручної роботи.
LinkedIn
Вакансії компанії

Провідний інженер з машинного навчання, Plenful (Сан-Франциско, гібридний формат)

Визначайте стратегію впровадження ML-агентів, донавчання моделей і оцінювання. Створюйте рішення на основі ШІ для автоматизації процесів у сфері охорони здоров’я, зменшення адміністративного навантаження та посилення відповідності вимогам.

USСполучені ШтатиCAКаліфорніяГібридПовна зайнятістьПровідний спеціалістОбов’язкова Мова: англійськаІнженер з машинного навчання
DockerKubernetesPythonPyTorch

Опис

  • Проєктувати виробничі агентні системи: роботу з інструментами й пошуком, керування станом і контекстом, маршрутизацію, оркестрацію, трасування та відновлення після збоїв.
  • Перетворювати ефективні підходи на повторно використовувані інженерні практики.
  • Вирішувати, розробляти моделі й компоненти платформи самостійно чи купувати їх.
  • Визначати стратегію компанії щодо донавчання моделей.
  • Навчати й упроваджувати великі мовні та візуально-мовні моделі для завдань охорони здоров’я.
  • Розвивати внутрішні можливості для подальшого навчання моделей.
  • Створювати оцінювання, що демонструють покращення у виробничому середовищі.
  • Визначати стратегію якості ШІ: автоматизовані оцінювачі, відкалібровані моделі-судді, регресійні набори тестів, перевірка людьми, класифікація збоїв і валідація від офлайн- до онлайн-середовища.
  • Ухвалювати рішення про випуск на основі результатів оцінювання.
  • Створювати системи, які використовують виробничі збої та відгуки користувачів для покращення наборів даних, оцінювань і моделей.
  • Установлювати стандарти версіонування наборів даних, спостережуваності та MLOps.
  • Формувати 12-місячну дорожню карту ML спільно з керівниками інженерного й продуктового напрямів.
  • Проводити технічні огляди, наставляти досвідчених інженерів і долучатися до найму.
  • Проєктувати системи з урахуванням приватності: використовувати лише необхідні дані, де доречно — знеособлені або синтетичні дані, а також практики з урахуванням вимог HIPAA.
  • У перші 30 днів проаналізувати агентів, оцінювання та конвеєр навчання й визначити три найбільші прогалини.
  • До 90-го дня впровадити покращення донавчання або оцінювання, що вплине на виробничу метрику.
  • До 90-го дня опублікувати план команди на наступні два квартали.

Вимоги

  • Щонайменше 8 років досвіду в ML або розробці програмного забезпечення, зокрема від 3 років керування виробничими LLM-системами чи агентами.
  • Практичний досвід повного циклу донавчання моделей, наприклад контрольованого тонкого налаштування, оптимізації переваг, дистиляції або навчання з підкріпленням.
  • Досвід випуску моделі, що покращила виробничу метрику.
  • Досвід розроблення стратегій оцінювання LLM або агентів, які впливали на рішення про випуск.
  • Досвід проєктування виробничих агентних систем.
  • Досвід роботи з LangGraph, RAG та інструментами векторного пошуку, як-от Pinecone.
  • Впевнене володіння Python і PyTorch.
  • Знайомство з інструментами розподіленого навчання й обслуговування моделей, такими як vLLM, FSDP або DeepSpeed.
  • Досвід MLOps із Docker, Kubernetes, MLflow чи аналогами, CI/CD, а також відстеженням експериментів і наборів даних.
  • Уміння впливати без формальних повноважень за допомогою проєктної документації, оглядів і наставництва.
  • Актуальні знання нових моделей та агентів для програмування.
  • Уміння перетворювати статті й нові релізи на експерименти та звітувати про кількісні результати.
  • Приклади робіт, якими користуються інші: внесок у відкриті проєкти, публікації, виступи або оцінювання.
  • Буде перевагою: досвід роботи з медичними даними, зокрема EHR, FHIR, страховими вимогами або попередніми дозволами.
  • Буде перевагою: публікації чи внесок у відкриті проєкти з оцінювання LLM, донавчання або агентів.
  • Буде перевагою: досвід проведення співбесід і найму ML-інженерів.
  • Буде перевагою: досвід роботи в іншій регульованій сфері з високими ставками.

Переваги

  • Гнучкий гібридний формат із пріоритетом віддаленої роботи та регулярною присутністю в офісах Сан-Франциско й Нью-Йорка.
  • Повне медичне, стоматологічне страхування та страхування зору для працівників із можливістю долучити членів сім’ї.
  • Пенсійна програма 401(k): компанія додає 50% до перших 3% внесків працівника.
  • Частка в компанії для всіх штатних працівників.
  • Необмежена оплачувана відпустка.
  • Щотижнева компенсація обідів у розмірі $100.
  • Щомісячна компенсація витрат на здоров’я та добробут у розмірі $100.
  • Щомісячна компенсація проїзду в розмірі $100 для працівників у Сан-Франциско та Нью-Йорку.
  • Оплачувана відпустка для батьків.
  • Можливості професійного розвитку.
  • Команда з чіткою місією та досвідченими колегами.
  • Співпраця з досвідченими й результативними керівниками.

Схожі вакансії

U.S. Bank

Провідний інженер зі штучного інтелекту, прискорення впровадження корпоративного ШІ

U.S. Bank
КонсалтингЛогістикаСтрахування
USСполучені ШтатиCAКаліфорніяCOКолорадоILІллінойсMNМіннесотаNCПівнічна Кароліна
149 515 $ – 175 900 $ / рік
ГібридПовна зайнятістьПровідний спеціалістОбов’язкова Мова: англійськаІнженер з машинного навчанняІнженер зі штучного інтелекту
AzurePythonХмара

Керуйте безпечним і масштабованим упровадженням ШІ в U.S. Bank, створюючи рішення на основі генеративного ШІ, багаторазові інженерні платформи та інтелектуальну автоматизацію. Співпрацюйте з бізнес-підрозділами й технічними командами, щоб переводити корпоративні сценарії використання ШІ від задуму до промислової експлуатації.

Відкрити
BigHat Biosciences

Директор із машинного навчання для розробки антитіл

BigHat Biosciences
51 – 200 Працівники
ВиробництвоКонсалтингОхорона здоров'я
USСполучені ШтатиCAКаліфорнія
250 000 $ – 365 000 $ / рік
ГібридПовна зайнятістьПровідний спеціалістОбов’язкова Мова: англійськаІнженер з машинного навчання
PythonPyTorchХмара

Очольте стратегію машинного навчання та моделювання для розробки антитіл у BigHat Biosciences, поєднавши передові моделі, лабораторні дані й автоматизацію на основі великих мовних моделей. Керуйте досвідченою міждисциплінарною командою та допомагайте вдосконалювати цикли розробки, у межах яких щотижня створюють понад 2 000 варіантів антитіл.

Відкрити
Gusto

Старший архітектор ШІ у FP&A в Gusto

Gusto
1 001 – 5 000 Працівники
КонсалтингОхорона здоров'яСтрахування
USСполучені ШтатиCAКаліфорнія
225 000 $ – 250 000 $ / рік
ГібридПовна зайнятістьСтарший спеціалістПровідний спеціалістОбов’язкова Мова: англійськаІнженер з машинного навчанняІнженер зі штучного інтелекту
ERPFluxPythonSQL

Створюйте рішення на основі ШІ для планування, прогнозування та звітності фінансової організації Gusto під керівництвом фінансового директора. Розробляйте керовані системи фінансових даних і автоматизовані процеси для ефективнішого ухвалення рішень.

Відкрити
Wells Fargo

Провідний інженер із ШІ та цифрових платежів

Wells Fargo
Спонсор візи H1BБанківська справаЛогістикаСтрахування
USСполучені ШтатиCAКаліфорнія
191 000 $ – 305 000 $ / рік
ГібридПовна зайнятістьПровідний спеціалістОбов’язкова Мова: англійськаІнженер з машинного навчанняІнженер зі штучного інтелекту

Керуйте модернізацією цифрових платежів і впровадженням ШІ у Wells Fargo. Формуйте відмовостійкі платформи на основі API та консультуйте керівників технологічного напряму споживчих платежів.

Відкрити
Poesis AI

Провідний інженер із машинного навчання у сфері фінансового ШІ

Poesis AI
ФінансиФінтехШтучний інтелект
USСполучені ШтатиCAКаліфорнія
200 000 $ – 280 000 $ / рік
ГібридПовна зайнятістьПровідний спеціалістОбов’язкова Мова: англійськаІнженер з машинного навчання

Розробляйте прогнозні сигнали, промислові моделі машинного навчання та системи оцінювання для автономної інвестиційної платформи Poesis AI. Застосовуйте ШІ до фінансових даних і вдосконалюйте моделі та агентні системи на основі результатів інвестування.

Відкрити