Machine Learning Engineer

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Sobre TailorCare

TailorCare está revolucionando el cuidado especializado al proporcionar un enfoque personalizado y basado en evidencia para mejorar los resultados en condiciones de articulaciones, espalda y músculos. Nuestro programa integral de atención aprovecha una evaluación cuidadosa de los síntomas del paciente, historiales de salud, preferencias y objetivos, combinados con datos predictivos y las últimas guías basadas en evidencia. Esto asegura que nuestros pacientes naveguen por los caminos de tratamiento más efectivos en cada paso.

Valoramos las experiencias y perspectivas diversas, fomentando un equipo altamente colaborativo, curioso y determinado. Estamos apasionados por escalar nuestra startup de alto crecimiento para mejorar las vidas de aquellos que sufren dolor. TailorCare es una empresa que funciona principalmente de manera remota con una oficina híbrida en Nashville.

Sobre el Rol

Estamos buscando un Ingeniero de Aprendizaje Automático calificado para mejorar nuestras capacidades de Aprendizaje Automático y Ciencia de Datos. En este rol, crearás prototipos, implementarás y mantendrás modelos de aprendizaje automático que son críticos para nuestros flujos de trabajo clínicos y de negocios. Tendrás la oportunidad de construir modelos de ML usando datos de salud del mundo real, que se implementarán de inmediato en centros de operaciones con clientes activos. Nuestros datos ricos y voluminosos ofrecen oportunidades ilimitadas para aplicar Gen AI, LLMs (Modelos de Lenguaje Grande), PLN (Procesamiento de Lenguaje Natural), Visión por Computadora, Core ML (XGBoost, RN, RD, etc.), estadísticas y pruebas A/B.

Responsabilidades Principales

Colaborar con equipos multifuncionales, incluidos científicos de datos, analistas de datos, ingenieros de datos y gerentes de producto, para entender los problemas de negocios y diseñar soluciones de modelado de ML adecuadas.
Desarrollar modelos de aprendizaje automático de vanguardia para conjuntos de datos de salud diversos (estructurados/no estructurados, etiquetados/no etiquetados, de modo mixto).
Validar a fondo los modelos en escenarios del mundo real e implementar utilizando las mejores prácticas más recientes de MLOps.
Configurar flujos de trabajo de ML utilizando Databricks y GitHub para asegurar que los modelos se reentrenen automáticamente con los datos más recientes.
Implementar monitores inteligentes para asegurar el rendimiento del modelo y proporcionar predicciones confiables.
Automatizar y documentar modelos y activos de datos para su uso por otros ingenieros de ML y científicos de datos.
Innovar aplicaciones de aprendizaje automático utilizando nuestros datos.

Requisitos

Licenciatura en Ciencias de la Computación, Ingeniería o experiencia equivalente.
3+ años de experiencia como Ingeniero de Aprendizaje Automático o Científico de Datos.
Competente en Python o Scala y marcos de aprendizaje automático como scikit-learn, PyTorch, XGBoost, TensorFlow, Keras, OpenCV, etc.
1+ años de experiencia con DNN (Redes Neuronales Profundas), PLN, LLM (Modelos de Lenguaje Grande), Ingeniería de Prompts, LangChain y RAG (Generación Aumentada por Recuperación).

Calificaciones Preferidas

Experiencia con Databricks, Pyspark, MLFlow, GitHub y procesos de CI/CD.
Experiencia con conjuntos de datos y terminologías de atención médica.
Experiencia trabajando en un entorno ágil con SCRUM.

Habilidades

Enfoque Científico – Capacidad para empezar con una pregunta abierta y diseñar un análisis para responderla.
Mentalidad de Ingeniería – Enfoque en denominadores comunes y creación de una plataforma que permita un desarrollo y despliegue rápido de modelos.
Buscar la Simplicidad – Construir soluciones con la complejidad mínima necesaria, considerando el mantenimiento y mejora continuos.

¿Qué hay para ti?