Plenful
Plenful
Plenful فارمیسی اور انفیوژن ٹیموں کے لیے اے آئی پر مبنی ورک فلو آٹومیشن سافٹ ویئر بناتا ہے۔ اس کا پلیٹ فارم APIs، HL7، SFTP، PDFs اور ڈیٹابیسز کے ڈیٹا کو یکجا کرکے 340B آڈٹ اور آپٹیمائزیشن، ریفرل کی وصولی، ریبیٹ مینجمنٹ، Maximum Fair Price سے متعلق معلومات، پیشگی اجازت اور آرڈر وصول کرنے جیسے انتظامی کام انجام دیتا ہے۔ Plenful صحت کے نظاموں، خصوصی فارمیسیوں، انفیوژن پریکٹسز اور فراہم کنندگان کے گروپس کو خدمات دیتا ہے، جس میں ضابطوں کے مطابق کام، آمدنی کے حصول اور دستی کام کم کرنے پر توجہ دی جاتی ہے۔

اسٹاف مشین لرننگ انجینئر، Plenful (سان فرانسسکو، ہائبرڈ)

مشین لرننگ ایجنٹس، ماڈل پوسٹ ٹریننگ اور جانچ کی پروڈکشن حکمت عملی طے کریں۔ انتظامی کام کم کرنے اور ضابطوں کی پابندی مضبوط بنانے کے لیے صحت کی دیکھ بھال میں AI آٹومیشن بنائیں۔

تفصیل

  • ٹول کے استعمال، معلومات کی بازیافت، اسٹیٹ اور کانٹیکسٹ مینجمنٹ، روٹنگ، آرکسٹریشن، ٹریسنگ اور ناکامی سے بحالی سمیت پروڈکشن ایجنٹس کا آرکیٹیکچر بنائیں۔
  • کامیاب طریقوں کو دوبارہ استعمال کے قابل انجینئرنگ پیٹرنز میں ڈھالیں۔
  • طے کریں کہ ماڈلز اور پلیٹ فارم کے اجزا خود بنائے جائیں یا خریدے جائیں۔
  • کمپنی کی پوسٹ ٹریننگ حکمت عملی طے کریں۔
  • صحت کی دیکھ بھال کے کاموں کے لیے LLMs اور ویژن لینگویج ماڈلز کی تربیت اور تعیناتی کریں۔
  • ماڈلز کی مسلسل تربیت کے لیے اندرونی صلاحیتیں بنائیں۔
  • ایسی جانچیں بنائیں جو پروڈکشن میں بہتری ثابت کریں۔
  • خودکار گریڈرز، کیلیبریٹڈ LLM ججز، ریگریشن سویٹس، انسانی جائزے، ناکامی کی درجہ بندی اور آف لائن سے آن لائن توثیق پر مشتمل AI معیار کی حکمت عملی وضع کریں۔
  • ریلیز کے فیصلے جانچ کے نتائج کی بنیاد پر کریں۔
  • ایسے نظام بنائیں جو پروڈکشن کی ناکامیوں اور صارفین کی آرا سے ڈیٹاسیٹس، جانچوں اور ماڈلز کو بہتر بنائیں۔
  • ڈیٹاسیٹ ورژننگ، آبزرویبلٹی اور MLOps کے معیارات طے کریں۔
  • انجینئرنگ اور پروڈکٹ رہنماؤں کے ساتھ ۱۲ ماہ کا ML روڈمیپ بنائیں۔
  • تکنیکی جائزوں کی قیادت کریں، سینئر انجینئرز کی رہنمائی کریں اور بھرتی میں حصہ لیں۔
  • کم سے کم ضروری ڈیٹا، مناسب صورتوں میں شناخت سے پاک یا مصنوعی ڈیٹا، اور HIPAA سے باخبر طریقوں کے ذریعے رازداری کو ترجیح دیں۔
  • پہلے ۳۰ دن میں ایجنٹس، جانچوں اور تربیتی پائپ لائن کا جائزہ لے کر تین سب سے بڑی کمیوں کی نشاندہی کریں۔
  • ۹۰ویں دن تک پوسٹ ٹریننگ یا جانچ میں ایسی بہتری فراہم کریں جو پروڈکشن کے ایک میٹرک کو بہتر بنائے۔
  • ۹۰ویں دن تک اگلی دو سہ ماہیوں کے لیے ٹیم کا منصوبہ شائع کریں۔

تقاضے

  • ML یا سافٹ ویئر انجینئرنگ میں کم از کم ۸ سال کا تجربہ، جس میں پروڈکشن LLM یا ایجنٹ سسٹمز کی قیادت کے ۳ سال سے زیادہ شامل ہوں۔
  • اپلائیڈ پوسٹ ٹریننگ کا ابتدا سے آخر تک تجربہ، مثلاً سپروائزڈ فائن ٹیوننگ، پریفرنس آپٹیمائزیشن، ڈسٹلیشن یا ری انفورسمنٹ لرننگ۔
  • ایسا ماڈل جاری کرنے کا تجربہ جس نے پروڈکشن میٹرک بہتر کیا ہو۔
  • LLM یا ایجنٹ جانچ کی ایسی حکمت عملی بنانے کا تجربہ جس نے ریلیز کے فیصلوں میں رہنمائی کی ہو۔
  • پروڈکشن ایجنٹ سسٹمز کا آرکیٹیکچر بنانے کا تجربہ۔
  • LangGraph، RAG اور Pinecone جیسے ویکٹر سرچ ٹولز کا تجربہ۔
  • Python اور PyTorch میں مضبوط مہارت۔
  • vLLM، FSDP یا DeepSpeed جیسے ڈسٹری بیوٹڈ ٹریننگ اور سروسنگ ٹولز سے واقفیت۔
  • Docker، Kubernetes، MLflow یا مساوی ٹول، CI/CD، اور تجربات و ڈیٹاسیٹس کی ٹریکنگ کے ساتھ MLOps کا تجربہ۔
  • ڈیزائن دستاویزات، جائزوں اور رہنمائی کے ذریعے رسمی اختیار کے بغیر اثرانداز ہونے کی صلاحیت۔
  • نئے ماڈلز اور کوڈنگ ایجنٹس کے بارے میں تازہ ترین علم۔
  • تحقیقی مقالوں اور نئی ریلیزز کو تجربات میں بدل کر مقداری نتائج بتانے کی صلاحیت۔
  • ایسے کام کا ثبوت جسے دوسرے استعمال کرتے ہوں، مثلاً اوپن سورس تعاون، تحریری مواد، گفتگو یا جانچیں۔
  • ترجیحی: EHR، FHIR، کلیمز یا پیشگی اجازت کے ساتھ صحت کی دیکھ بھال کے ڈیٹا کا تجربہ۔
  • ترجیحی: LLM جانچ، پوسٹ ٹریننگ یا ایجنٹس میں اشاعتیں یا اوپن سورس تعاون۔
  • ترجیحی: ML انجینئرز کے انٹرویو اور بھرتی کا تجربہ۔
  • ترجیحی: کسی دوسرے ضابطہ بند، اعلیٰ خطرے والے شعبے کا تجربہ۔

مراعات

  • ریموٹ فرسٹ طریقۂ کار کے ساتھ لچکدار ہائبرڈ کام اور سان فرانسسکو و نیویارک میں دفاتر میں بامعنی موجودگی۔
  • ملازمین کے لیے مکمل طبی، ڈینٹل اور بصارت کی کوریج، جس میں خاندان کی شمولیت بھی ممکن ہے۔
  • 401(k) میں ملازم کی جمع کردہ پہلی ۳٪ رقم کا ۵۰٪ کمپنی کی جانب سے میچ۔
  • تمام کل وقتی ملازمین کے لیے ایکویٹی۔
  • لامحدود بامعاوضہ چھٹیاں۔
  • ہفتہ وار ۱۰۰ ڈالر کا لنچ الاؤنس۔
  • ماہانہ ۱۰۰ ڈالر کا فلاح و بہبود الاؤنس۔
  • سان فرانسسکو اور نیویارک میں مقیم ملازمین کے لیے ماہانہ ۱۰۰ ڈالر کا سفری فائدہ۔
  • بامعاوضہ والدین کی چھٹی۔
  • پیشہ ورانہ ترقی کے مواقع۔
  • تجربہ کار ساتھیوں پر مشتمل مقصد سے جڑی ٹیم۔
  • تجربہ کار، اعلیٰ کارکردگی دکھانے والے رہنماؤں کے ساتھ تعاون۔

متعلقہ نوکریاں

U.S. Bank

پرنسپل اے آئی انجینئر، انٹرپرائز اے آئی کی تیز رفتار پیش رفت

U.S. Bank

U.S. Bank میں محفوظ اور قابلِ توسیع اے آئی اپنانے کی قیادت کریں؛ جنریٹو اے آئی حل، دوبارہ استعمال کے قابل انجینئرنگ فریم ورک اور ذہین خودکاری فراہم کریں۔ کاروباری اور ٹیکنالوجی ٹیموں کے ساتھ مل کر انٹرپرائز اے آئی کے تصورات کو عملی شکل دے کر پروڈکشن تک پہنچائیں۔

کھولیں
BigHat Biosciences

مشین لرننگ ڈائریکٹر، اینٹی باڈی ڈیزائن

BigHat Biosciences

BigHat Biosciences میں مشین لرننگ حکمتِ عملی اور اینٹی باڈی ڈیزائن ماڈلنگ کی قیادت کریں، اور جدید ماڈلز، لیبارٹری ڈیٹا اور LLM آٹومیشن کو یکجا کریں۔ ایک سینئر بین الشعبہ جاتی ٹیم کی رہنمائی کریں اور ہر ہفتے 2,000 سے زیادہ اینٹی باڈیز کے ڈیزائن سائیکل بہتر بنانے میں مدد دیں۔

کھولیں
Gusto

گسٹو میں سینئر FP&A AI آرکیٹیکٹ

Gusto

گسٹو کی CFO تنظیم کے لیے AI سے چلنے والی منصوبہ بندی، پیش گوئی اور رپورٹنگ تشکیل دیں۔ منظم مالیاتی ڈیٹا سسٹمز اور خودکار ورک فلو بنائیں جو فیصلہ سازی بہتر کریں۔

کھولیں
Wells Fargo

پرنسپل انجینئر، اے آئی اور ڈیجیٹل ادائیگیاں

Wells Fargo

ویلز فارگو میں ڈیجیٹل ادائیگیوں کی جدیدکاری اور اے آئی کے استعمال کی قیادت کریں۔ مضبوط، اے پی آئی پر مبنی پلیٹ فارم بنائیں اور کنزیومر پیمنٹس کے ٹیکنالوجی رہنماؤں کو مشورہ دیں۔

کھولیں
Poesis AI

لیڈ مشین لرننگ انجینئر، مالیاتی اے آئی

Poesis AI

Poesis AI کے خودمختار سرمایہ کاری پلیٹ فارم کے لیے پیش گوئی پر مبنی سگنلز، پروڈکشن مشین لرننگ ماڈلز اور جائزے کے نظام تیار کریں۔ مالیاتی ڈیٹا پر اے آئی لاگو کریں اور ماڈلز اور ایجنٹس کو بہتر بنانے کے لیے سرمایہ کاری کے نتائج استعمال کریں۔

کھولیں