ML Operations Engineer

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🕒 Fevereiro 17

🇺🇸 Estados Unidos – Remoto (EUA)

⏰ Tempo Integral

🟡 Pleno

🟠 Sênior

⚙️ Operações

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NextGen Healthcare

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1001 - 5000 funcionários

Fundada em 1998

⚕️ Seguro de Saúde

☁️ SaaS

📡 Telecomunicações

💰 Venture Round em 2015-02

Healthcare Insurance • SaaS • Telecommunications

A NextGen Healthcare é uma empresa que fornece soluções integradas de TI para a saúde em práticas ambulatoriais. Seus serviços incluem registros eletrônicos de saúde (EHR), gerenciamento de práticas, interoperabilidade, engajamento de pacientes e soluções de telessaúde. Eles visam aprimorar a experiência de pacientes e provedores por meio de tecnologias inovadoras, como fluxos de trabalho impulsionados por IA e soluções móveis. A NextGen Healthcare também oferece soluções personalizadas para várias especialidades e foca na melhoria dos resultados clínicos e financeiros para seus clientes. Eles apoiam práticas de todos os tamanhos, desde pequenos consultórios até grandes empresas, e enfatizam a importância da interoperabilidade e do intercâmbio de dados para melhorar a prestação de cuidados de saúde.

Descrição

• Support AI/ML initiatives by streamlining deployment, monitoring, and scaling of machine learning models in production environments • Implement and maintain CI/CD pipelines for deploying machine learning models • Ensure seamless integration of machine learning models into existing software systems • Design and manage scalable infrastructure for training, testing, and serving machine learning models • Automate data preprocessing, model training, and deployment workflows • Monitor performance of deployed models and systems, identifying and resolving issues proactively • Optimize model inference latency, scalability, and resource utilization • Collaborate with data scientists, software engineers, and product teams to understand requirements • Maintain version control for datasets, models, and code • Stay updated with the latest trends in MLOps tools, frameworks, and practices

🎯 Requisitos

• Bachelor’s degree in Computer Science, Data Science, Engineering, or a related field • 2-3 years of hands-on experience in MLOps, DevOps, or related roles • Experience with MLOps tools and platforms like MLflow, Kubeflow, or SageMaker • Experience with feature stores and model versioning systems • Experience in building CI/CD pipelines using tools like Jenkins, GitLab CI, or similar • Proficiency in Python. • Strong understanding of containerization and orchestration tools (e.g., Docker, Kubernetes) • Familiarity with distributed computing frameworks (e.g., Apache Spark) • Knowledge of cloud platforms such as AWS, Azure, or Google Cloud • Solid understanding of model monitoring, logging, and debugging tools • Familiarity with database technologies and data pipelines (SQL, NoSQL, ETL/ELT processes)

🏖️ Benefícios

• Health insurance • 401(k) matching • Flexible work arrangements • Professional development opportunities