LogoFresh Jobs Ahead
Plenful
Plenful
51 – 200 Nhân viên
Chăm sóc sức khỏeSaaSTrí tuệ nhân tạo
Plenful xây dựng phần mềm tự động hóa quy trình làm việc bằng AI dành cho các nhóm dược phẩm và truyền dịch. Nền tảng kết nối dữ liệu qua API, HL7, SFTP, PDF và cơ sở dữ liệu để xử lý các công việc hành chính như kiểm toán và tối ưu hóa chương trình 340B, tiếp nhận giới thiệu bệnh nhân, quản lý khoản hoàn tiền, phân tích Giá Công bằng Tối đa, xin phê duyệt trước và tiếp nhận đơn hàng. Plenful phục vụ các hệ thống y tế, nhà thuốc chuyên khoa, cơ sở truyền dịch và nhóm nhà cung cấp dịch vụ y tế, tập trung vào hoạt động tuân thủ quy định, ghi nhận doanh thu và giảm khối lượng công việc thủ công.
LinkedIn
Việc làm tại công ty

Kỹ sư Học máy Cấp cao, Plenful (San Francisco, làm việc kết hợp)

Định hướng chiến lược triển khai các tác nhân học máy, hậu huấn luyện mô hình và đánh giá. Xây dựng tự động hóa AI trong y tế nhằm giảm công việc hành chính và tăng cường tuân thủ.

USHoa KỳCACaliforniaKết hợpToàn thời gianTrưởng nhómNgôn Ngữ Bắt Buộc: Tiếng AnhKỹ sư học máy
DockerKubernetesPythonPyTorch

Mô tả

  • Thiết kế kiến trúc cho các tác nhân vận hành thực tế, bao gồm sử dụng công cụ, truy xuất thông tin, quản lý trạng thái và ngữ cảnh, định tuyến, điều phối, truy vết và khôi phục sau lỗi.
  • Chuyển những phương pháp hiệu quả thành các khuôn mẫu kỹ thuật có thể tái sử dụng.
  • Quyết định nên tự xây dựng hay mua mô hình và các thành phần nền tảng.
  • Định hình chiến lược hậu huấn luyện của công ty.
  • Huấn luyện và triển khai LLM cùng mô hình thị giác-ngôn ngữ cho các nhiệm vụ y tế.
  • Phát triển năng lực nội bộ để tiếp tục huấn luyện mô hình.
  • Tạo các phương pháp đánh giá cho thấy hiệu quả cải thiện trong môi trường sản xuất.
  • Xây dựng chiến lược chất lượng AI, bao gồm bộ chấm điểm tự động, giám khảo LLM được hiệu chuẩn, bộ kiểm thử hồi quy, đánh giá của con người, phân loại lỗi và xác thực từ ngoại tuyến đến trực tuyến.
  • Dựa trên kết quả đánh giá để quyết định phát hành.
  • Xây dựng hệ thống sử dụng lỗi trong môi trường sản xuất và phản hồi của người dùng để cải thiện tập dữ liệu, phương pháp đánh giá và mô hình.
  • Đặt ra tiêu chuẩn về quản lý phiên bản tập dữ liệu, khả năng quan sát và MLOps.
  • Cùng lãnh đạo kỹ thuật và sản phẩm định hình lộ trình học máy 12 tháng.
  • Chủ trì đánh giá kỹ thuật, hướng dẫn các kỹ sư cấp cao và tham gia tuyển dụng.
  • Thiết kế để bảo vệ quyền riêng tư bằng cách chỉ sử dụng dữ liệu cần thiết tối thiểu, dùng dữ liệu đã khử định danh hoặc dữ liệu tổng hợp khi phù hợp, và tuân thủ các thực hành có xét đến HIPAA.
  • Trong 30 ngày đầu, rà soát các tác nhân, phương pháp đánh giá và quy trình huấn luyện, đồng thời xác định ba điểm yếu lớn nhất.
  • Trong 90 ngày, triển khai một cải tiến về hậu huấn luyện hoặc đánh giá giúp cải thiện một chỉ số sản xuất.
  • Trong 90 ngày, công bố kế hoạch của nhóm cho hai quý tiếp theo.

Yêu cầu

  • Có ít nhất 8 năm kinh nghiệm về học máy hoặc kỹ thuật phần mềm, trong đó có ít nhất 3 năm dẫn dắt các hệ thống LLM hoặc tác nhân trong môi trường sản xuất.
  • Có kinh nghiệm thực tiễn về hậu huấn luyện từ đầu đến cuối, chẳng hạn như tinh chỉnh có giám sát, tối ưu hóa theo sở thích, chưng cất hoặc học tăng cường.
  • Có kinh nghiệm đưa mô hình vào sử dụng và cải thiện một chỉ số sản xuất.
  • Có kinh nghiệm thiết kế chiến lược đánh giá LLM hoặc tác nhân để đưa ra quyết định phát hành.
  • Có kinh nghiệm thiết kế kiến trúc hệ thống tác nhân trong môi trường sản xuất.
  • Có kinh nghiệm với LangGraph, RAG và các công cụ tìm kiếm vector như Pinecone.
  • Thành thạo Python và PyTorch.
  • Quen thuộc với các công cụ huấn luyện và phục vụ mô hình phân tán như vLLM, FSDP hoặc DeepSpeed.
  • Có kinh nghiệm MLOps với Docker, Kubernetes, MLflow hoặc công cụ tương đương, CI/CD, cùng công cụ theo dõi thử nghiệm và tập dữ liệu.
  • Có khả năng tạo ảnh hưởng mà không cần thẩm quyền chính thức thông qua tài liệu thiết kế, đánh giá và hướng dẫn đồng nghiệp.
  • Cập nhật kiến thức về các mô hình mới và tác nhân lập trình.
  • Có khả năng chuyển các bài báo và bản phát hành mới thành thử nghiệm, đồng thời báo cáo kết quả định lượng.
  • Có minh chứng về sản phẩm công việc được người khác sử dụng, chẳng hạn như đóng góp mã nguồn mở, bài viết, buổi nói chuyện hoặc phương pháp đánh giá.
  • Ưu tiên: có kinh nghiệm với dữ liệu y tế như EHR, FHIR, yêu cầu bồi thường hoặc cấp phép trước.
  • Ưu tiên: có công bố hoặc đóng góp mã nguồn mở về đánh giá LLM, hậu huấn luyện hoặc tác nhân.
  • Ưu tiên: có kinh nghiệm phỏng vấn và tuyển dụng kỹ sư học máy.
  • Ưu tiên: có kinh nghiệm trong một lĩnh vực được quản lý chặt chẽ hoặc có mức độ rủi ro cao khác.

Phúc lợi

  • Làm việc kết hợp linh hoạt theo hướng ưu tiên từ xa, đồng thời có sự hiện diện đáng kể tại văn phòng ở San Francisco và New York.
  • Bảo hiểm y tế, nha khoa và thị lực toàn diện cho nhân viên, có thể tham gia cùng gia đình.
  • 401(k) có khoản đóng góp đối ứng của công ty bằng 50% trên 3% đầu tiên mà nhân viên đóng góp.
  • Cổ phần dành cho tất cả nhân viên toàn thời gian.
  • Nghỉ phép có lương không giới hạn.
  • Trợ cấp bữa trưa 100 USD mỗi tuần.
  • Trợ cấp chăm sóc sức khỏe 100 USD mỗi tháng.
  • Trợ cấp đi lại 100 USD mỗi tháng cho nhân viên làm việc tại San Francisco và New York.
  • Nghỉ phép có lương dành cho cha mẹ mới.
  • Cơ hội phát triển chuyên môn.
  • Đội ngũ giàu kinh nghiệm cùng làm việc vì sứ mệnh chung.
  • Cơ hội hợp tác với các lãnh đạo giàu kinh nghiệm, có thành tích cao.

Việc làm liên quan

U.S. Bank

Kỹ sư AI chính, thúc đẩy AI doanh nghiệp

U.S. Bank
Bảo hiểmHậu cầnTư vấn
USHoa KỳCACaliforniaCOColoradoILIllinoisMNMinnesotaNCBắc Carolina
149.515 $ – 175.900 $ / năm
Kết hợpToàn thời gianTrưởng nhómNgôn Ngữ Bắt Buộc: Tiếng AnhKỹ sư AIKỹ sư học máy
AzureĐám mâyPython

Dẫn dắt việc ứng dụng AI an toàn, có khả năng mở rộng tại U.S. Bank thông qua các giải pháp AI tạo sinh, khung kỹ thuật có thể tái sử dụng và tự động hóa thông minh. Phối hợp với các nhóm kinh doanh và công nghệ để đưa các ứng dụng AI doanh nghiệp từ ý tưởng vào vận hành thực tế.

Mở
BigHat Biosciences

Giám đốc Học máy, Thiết kế kháng thể

BigHat Biosciences
51 – 200 Nhân viên
Chăm sóc sức khỏeSản xuấtTư vấn
USHoa KỳCACalifornia
250.000 $ – 365.000 $ / năm
Kết hợpToàn thời gianTrưởng nhómNgôn Ngữ Bắt Buộc: Tiếng AnhKỹ sư học máy
Đám mâyPythonPyTorch

Dẫn dắt chiến lược học máy và mô hình hóa thiết kế kháng thể tại BigHat Biosciences, kết hợp các mô hình tiên tiến, dữ liệu phòng thí nghiệm và tự động hóa bằng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Dẫn dắt đội ngũ liên ngành cấp cao và góp phần cải thiện các chu kỳ thiết kế hỗ trợ hơn 2.000 kháng thể mỗi tuần.

Mở
Gusto

Kiến trúc sư AI FP&A cấp cao tại Gusto

Gusto
1.001 – 5.000 Nhân viên
Bảo hiểmChăm sóc sức khỏeTư vấn
USHoa KỳCACalifornia
225.000 $ – 250.000 $ / năm
Kết hợpToàn thời gianCao cấpTrưởng nhómNgôn Ngữ Bắt Buộc: Tiếng AnhKỹ sư AIKỹ sư học máy
ERPFluxPythonSQL

Định hình hoạt động lập kế hoạch, dự báo và báo cáo ứng dụng AI cho tổ chức CFO của Gusto. Xây dựng hệ thống dữ liệu tài chính có quản trị và quy trình tự động hóa giúp cải thiện việc ra quyết định.

Mở
Wells Fargo

Kỹ sư trưởng cấp cao về AI và thanh toán số

Wells Fargo
Nhà tài trợ visa H1BBảo hiểmHậu cầnNgân hàng
USHoa KỳCACalifornia
191.000 $ – 305.000 $ / năm
Kết hợpToàn thời gianTrưởng nhómNgôn Ngữ Bắt Buộc: Tiếng AnhKỹ sư AIKỹ sư học máy

Dẫn dắt hiện đại hóa thanh toán số và ứng dụng AI tại Wells Fargo. Định hình nền tảng dựa trên API có khả năng phục hồi cao và tư vấn cho lãnh đạo công nghệ Thanh toán Tiêu dùng.

Mở
Poesis AI

Kỹ sư trưởng Machine Learning, AI tài chính

Poesis AI
FintechTài chínhTrí tuệ nhân tạo
USHoa KỳCACalifornia
200.000 $ – 280.000 $ / năm
Kết hợpToàn thời gianTrưởng nhómNgôn Ngữ Bắt Buộc: Tiếng AnhKỹ sư học máy

Phát triển tín hiệu dự báo, mô hình machine learning đưa vào vận hành và hệ thống đánh giá cho nền tảng đầu tư tự động của Poesis AI. Ứng dụng AI vào dữ liệu tài chính và dùng kết quả đầu tư để cải thiện mô hình và tác tử AI.

Mở