Machine Learning Engineer

À propos de TailorCare

TailorCare révolutionne les soins spécialisés en offrant une approche personnalisée et basée sur des preuves pour améliorer les résultats des pathologies articulaires, dorsales et musculaires. Notre programme de soins complet s'appuie sur une évaluation minutieuse des symptômes du patient, des antécédents de santé, des préférences et des objectifs, combinée à des données prédictives et aux dernières directives basées sur des preuves. Cela garantit que nos patients suivent les voies de traitement les plus efficaces à chaque étape.

Nous valorisons les expériences et perspectives diversifiées, favorisant une équipe hautement collaborative, curieuse et déterminée. Nous sommes passionnés par le développement de notre startup à forte croissance afin d'améliorer la vie de ceux qui souffrent. TailorCare est une entreprise à distance avant tout, avec un bureau hybride à Nashville.

À propos du poste

Nous recherchons un ingénieur en apprentissage automatique qualifié pour améliorer nos capacités en Machine Learning et Data Science. Dans ce rôle, vous prototypez, déployez et maintenez des modèles d'apprentissage automatique essentiels à nos flux de travail cliniques et commerciaux. Vous aurez l'opportunité de construire des modèles ML utilisant des données de santé réelles, qui seront déployés immédiatement dans les centres d'opérations avec des clients en direct. Nos données riches et volumineuses offrent des opportunités illimitées pour appliquer Gen AI, LLMs (Large Language Models), NLP (Natural Language Processing), Computer Vision, Core ML (XGBoost, NN, DNN, etc.), statistiques et tests A/B.

Responsabilités principales

• Collaborer avec des équipes interfonctionnelles, y compris des data scientists, des analystes de données, des ingénieurs en données et des chefs de produit, pour comprendre les problèmes commerciaux et concevoir des solutions de modélisation ML appropriées.
• Développer des modèles d'apprentissage automatique de pointe pour divers ensembles de données de santé (structurés/non structurés, étiquetés/non étiquetés, mode mixte).
• Valider méticuleusement les modèles dans des scénarios réels et les déployer en utilisant les meilleures pratiques MLOps les plus récentes.
• Mettre en place des flux de travail ML utilisant Databricks et GitHub pour garantir que les modèles sont automatiquement réentraînés avec les données les plus récentes.
• Implémenter des moniteurs intelligents pour assurer la performance des modèles et fournir des prédictions fiables.
• Automatiser et documenter les modèles et les actifs de données pour une utilisation par d'autres ingénieurs ML et data scientists.
• Innover des applications d'apprentissage automatique en utilisant nos données.

Exigences

• Diplôme en informatique, en ingénierie ou expérience équivalente.
• 3+ années d'expérience en tant qu'ingénieur en apprentissage automatique ou data scientist.
• Compétence en Python ou Scala et en frameworks d'apprentissage automatique tels que scikit-learn, PyTorch, XGBoost, TensorFlow, Keras, OpenCV, etc.
• 1+ années d'expérience avec DNN (Deep Neural Networks), NLP, LLM (Large Language Models), Prompt Engineering, LangChain, et RAG (Retrieval-Augmented Generation).

Qualifications préférées

• Expérience avec Databricks, Pyspark, MLFlow, GitHub et les processus CI/CD.
• Expérience avec les ensembles de données et les terminologies de santé.
• Expérience de travail dans un environnement agile avec SCRUM.

Compétences

• Approche scientifique – Capacité à partir d'une question ouverte et à concevoir une analyse pour y répondre.
• Mentalité d'ingénierie – Concentration sur les dénominateurs communs et la construction d'une plateforme permettant un développement et un déploiement rapides des modèles.
• Recherche de simplicité – Construire des solutions avec la complexité minimale nécessaire, en tenant compte de la maintenabilité et de l'amélioration continues.

Ce que nous off