Ingénieur Principal en Apprentissage Automatique

Présentation de l'entreprise

Cohere Health éclaire les soins de santé pour les patients, leurs médecins et toutes les personnes importantes dans l'expérience de soins de santé d'un patient, à l'intérieur et à l'extérieur du cabinet du médecin. Fondée en août 2019, nous nous engageons à éliminer les frictions inutiles que les patients et les médecins rencontrent dans des domaines qui n'ont rien à voir avec la santé et le traitement, en particulier pour les diagnostics qui nécessitent des procédures ou des médicaments coûteux. Pour ce faire, nous développons des logiciels spécialement conçus pour garantir que le plan de soins approprié est compris et approuvé rapidement, de sorte que les patients et les médecins puissent se concentrer sur la santé, plutôt que sur les paiements ou les tracas administratifs.

Présentation de l'opportunité

Dans ce rôle, vous rejoindrez notre équipe en pleine croissance d'ingénieurs en apprentissage automatique et d'experts cliniques pour déployer des modèles d'apprentissage automatique qui aident à automatiser les pratiques cliniques administratives lourdes.

Le travail de notre équipe ML est axé sur la conception, le déploiement et la surveillance des modèles de production qui extraient ou prédisent les découvertes cliniques pertinentes à partir de sources de données structurées et non structurées.

Enfin et surtout: Les personnes qui réussissent ici sont des coéquipiers empathiques qui sont francs, gentils, bienveillants, et incarnent nos valeurs et principes fondamentaux. Nous croyons que les équipes diverses et inclusives produisent le travail le plus impactant. Cohere s'investit profondément pour garantir que nous avons un environnement de croissance et de soutien qui fonctionne pour tous.

Ce que vous allez faire :

• Évaluer les approches d'apprentissage profond (par exemple, les transformateurs) pour l'intégration, la récupération, la classification et les cas d'utilisation génératifs
• Construire, déployer et surveiller des systèmes d'apprentissage automatique de production fiables et évolutifs
• Rédiger et maintenir des bases de code pour effectuer le prétraitement des données, la formation des modèles, l'évaluation et le déploiement
• Fournir des conseils de meilleures pratiques en matière de logiciel et d'apprentissage automatique aux ingénieurs juniors
• Travailler de manière transversale avec diverses parties prenantes, y compris les gestionnaires de produits, les cliniciens et la direction technique

Votre parcours et vos caractéristiques :

• Vous avez plus de 3 ans d'expérience en ML appliqué dans l'industrie avec un diplôme en informatique, en apprentissage automatique, en mathématiques ou dans un domaine similaire
• Compréhension claire de la construction de modèles, de la maintenance de modèles et des mesures qui optimisent les modèles pour l'utilisation en production
• Comprendre la conception expérimentale et peut effectuer indépendamment la collecte, la mesure et l'interprétation des résultats
• Expert en Python avec une expérience des cadres d'apprentissage profond (par exemple, PyTorch)
• Expérience pratique de la construction de modèles d'apprentissage profond (par exemple, des transformateurs) pour des tâches de traitement automatique du langage naturel

Points bonus pour :

• L'expérience avec ElasticSearch
• L'expérience avec l'IA générative ou la génération augmentée par récupération (RAG)
• L'expérience de travail avec des données de santé non structurées (par exemple, des notes cliniques)
• L'expérience avec les techniques de compréhension des documents basées sur OCR ou sur l'image
• L'expérience pratique de l'utilisation des outils AWS tels que SageMaker Studio et Neptune

Nous avons hâte d'en savoir plus sur vous et de vous rencontrer chez Cohere Health !

Déclaration sur l'égalité des chances

Cohere Health est un employeur qui promeut l'égalité des chances. Nous nous engageons à favoriser un environnement de respect mutuel où les opportunités d'emploi sont disponibles pour tous. Pour nous, cela a une portée personnelle.

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