Senior AI/ML Ingenieur

• Practice Development & Integration

• Location Palo Alto, United States

Über die Rolle

Wir suchen einen Senior Data / AI / ML Software Engineer mit mehr als 7 Jahren Erfahrung in der Entwicklung datenintensiver Systeme. Diese Rolle ist ideal für jemanden, der gerne Kernkomponenten der Plattform an der Schnittstelle zwischen Softwareentwicklung, KI/ML/NLP und Datentechnik entwickelt und verbessert.

Sie tragen zu einer klinischen Datenintelligenz-Plattform bei, die Anwendungen unterstützt, die von Klinikern täglich genutzt werden. Erfahrung im Gesundheitswesen oder in medizinischen Bereichen ist von Vorteil, aber nicht erforderlich.

Was Sie tun werden

• Entwerfen, Erstellen und Verbessern von Extraktoren und Zusammenfassungssystemen für klinische und Gesundheitsinformationen

• Arbeiten Sie mit großen Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten, um diese zu scrapen, zu sammeln, zu extrahieren, umzuwandeln, zu analysieren und Erkenntnisse daraus abzuleiten.

• Bewerten Sie die Systemqualität und -leistung, um Modelle, Pipelines und Ergebnisse kontinuierlich zu verbessern.

• Erweitern und verfeinern Sie einen klinischen Wissensgraphen mithilfe datengestützter Erkenntnisse

• Aufbau und Pflege der unterstützenden Daten-, KI- und ML-Infrastruktur und Automatisierung

• Entwickeln Sie sichere, produktionsreife Software und stellen Sie dabei Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit sicher.

• Sicherstellen, dass die Systeme und Prozesse den geltenden Sicherheits- und Datenschutzstandards entsprechen (z.B. HIPAA, SOC 2)

• Teilnahme an einem rotierenden Bereitschaftsplan zur Unterstützung der Systemzuverlässigkeit und Betriebszeit

Was wir suchen

• Mindestens 7 Jahre Vollzeit-Erfahrung (kein Praktikum, kein Vertrag) in den Bereichen KI/ML-Engineering, Data Engineering oder Full-Stack-Software-Engineering

• Ausgeprägte Grundlagen der Softwaretechnik und Erfahrung in der Entwicklung von Produktionssystemen

• Praktische Erfahrung mit KI/ML-Systemen, einschließlich NLP und datengesteuerten Pipelines

• Erfahrung im Umgang mit komplexen, umfangreichen Datensätzen und datenintensiven Anwendungen

• Starke Problemlösungskompetenz und Liebe zum Detail

• Erfahrung im Gesundheitswesen, in klinischen oder medizinischen Datenumgebungen ist von Vorteil, aber nicht erforderlich.

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