Machine Learning Engineer

O TailorCare

TailorCare rewolucjonizuje opiekę specjalistyczną, oferując spersonalizowane, oparte na dowodach podejście w celu poprawy wyników w przypadkach schorzeń stawów, pleców i mięśni. Nasz kompleksowy program opieki wykorzystuje dokładną ocenę objawów pacjentów, historii zdrowotnych, preferencji i celów, połączone z danymi predykcyjnymi i najnowszymi wytycznymi opartymi na dowodach. Dzięki temu nasi pacjenci poruszają się po najbardziej efektywnych ścieżkach leczenia na każdym kroku.

Cenimy różnorodne doświadczenia i perspektywy, promując wysoko współpracujący, ciekawy i zdeterminowany zespół. Z pasją skalujemy nasz szybko rozwijający się startup, aby poprawić życie osób cierpiących na ból. TailorCare to firma, która działa przede wszystkim zdalnie, z hybrydowym biurem w Nashville.

O roli

Szukamy wykwalifikowanego inżyniera ds. uczenia maszynowego, który wzmocni nasze możliwości w zakresie uczenia maszynowego i nauki danych. W tej roli będziesz prototypować, wdrażać i utrzymywać modele uczenia maszynowego, które są kluczowe dla naszych przepływów pracy klinicznych i biznesowych. Będziesz miał możliwość budowania modeli ML z wykorzystaniem rzeczywistych danych medycznych, które będą natychmiast wdrażane w ośrodkach operacyjnych z żywymi klientami. Nasze bogate i obszerne dane oferują nieograniczone możliwości zastosowania Gen AI, LLM (Large Language Models), NLP (Natural Language Processing), Computer Vision, Core ML (XGBoost, NN, DNN itp.), statystyki i testowania A/B.

Główne obowiązki

• Współpraca z zespołami międzyfunkcyjnymi, w tym naukowcami danych, analitykami danych, inżynierami danych i menedżerami produktów, aby zrozumieć problemy biznesowe i zaprojektować odpowiednie rozwiązania modelowania ML.
• Rozwój zaawansowanych modeli uczenia maszynowego dla różnorodnych zbiorów danych medycznych (strukturalizowane/niestrukturalizowane, etykietowane/nieetykietowane, mieszane).
• Dokładna weryfikacja modeli w rzeczywistych scenariuszach i wdrażanie przy użyciu najnowszych praktyk MLOps.
• Tworzenie przepływów pracy ML za pomocą Databricks i GitHub, aby zapewnić automatyczne przetrenowywanie modeli na najnowszych danych.
• Implementacja inteligentnych monitorów w celu zapewnienia wydajności modeli i dostarczania niezawodnych prognoz.
• Automatyzacja i dokumentowanie modeli oraz zasobów danych do wykorzystania przez innych inżynierów ML i naukowców danych.
• Innowacyjne zastosowania uczenia maszynowego przy użyciu naszych danych.

Wymagania

• Tytuł licencjata w dziedzinie informatyki, inżynierii lub równoważne doświadczenie.
• 3+ lat doświadczenia jako inżynier ds. uczenia maszynowego lub naukowiec danych.
• Biegłość w językach Python lub Scala oraz w ramach uczenia maszynowego, takich jak scikit-learn, PyTorch, XGBoost, TensorFlow, Keras, OpenCV itp.
• 1+ lat doświadczenia z DNN (głębokie sieci neuronowe), NLP, LLM (large language models), Prompt Engineering, LangChain i RAG (retrieval-augmented generation).

Preferowane kwalifikacje

• Doświadczenie z Databricks, Pyspark, MLFlow, GitHub i procesami CI/CD.