Engineering Manager, Machine Learning

Stelle nicht auf LinkedIn

🕒 vor 13 Tagen

🇺🇸 Vereinigte Staaten – Remote

💵 $280.000 - $310.000 / Jahr

⏰ Vollzeit

🟡 Mittelstufe

🟠 Senior

👮‍♀️ Leiter Softwareentwicklung

👻 Geisterscore 1%

Was es bedeutet: die Wahrscheinlichkeit, dass für diese Stelle niemand wirklich einstellt.So liest du es: 60 % oder höher heißt, wir halten das für einen Geisterjob. Niedrigere Werte sind weniger bedenklich.Wie wir werten: Dauer offen, Neuveröffentlichungen, offene Stellen vs Teamgröße, wie schnell Stellen geschlossen werden, und ob ein Gehalt angegeben ist.Hinweis: eine Schätzung aus öffentlichen Daten, kein Urteil über das Unternehmen. Echte Stellen können hoch punkten, nutze es also als Hinweis, nicht als Fakt.

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Apella

WebsiteLinkedInAlle Stellen

11 - 50 Mitarbeiter

🏥 Gesundheitswesen

🤖 Künstliche Intelligenz

⚕️ Krankenversicherung

💰 €21.000.000 Series A im 2021-12

Healthcare • Artificial Intelligence • Healthcare Insurance

Apella ist eine Echtzeit-Optimierungsplattform für den Operationssaal (OR), die mit ambienter KI arbeitet und sich in elektronische Patientenakten (EHRs) integriert, um die chirurgische Planung zu verbessern, die Wechselzeiten zu verkürzen und die OP-Kapazität zu maximieren. Die SaaS-Lösung bietet Echtzeit-Transparenz des Status von Operationen, prädiktive Zeitplanung von Fällen, automatisierte EHR-Updates, Analytik und retrospektive Videoaufnahmen, um perioperativen Teams zu helfen, die Koordination zu verbessern, Verzögerungen und Überstunden zu reduzieren sowie Fallvolumen und Effizienz in Gesundheitssystemen zu steigern.

Beschreibung

• Lead three technical teams focused on computer vision, forecasting, and data platforms • Ensure machine learning systems move reliably from research to production and deliver measurable real-world impact • Direct daily department operations, analyze workflows, establish priorities, develop standards, and set deadlines • Manage, mentor, hire, and grow engineers and data engineers • Manage machine learning architecture, model deployment, and data platform design and execution • Drive best practices for model lifecycle management, data pipelines, and system reliability • Collaborate with Product, Clinical, Operations, and Research stakeholders • Define machine learning and data platform goals and roadmaps • Lead distinct but interdependent problem spaces

🎯 Anforderungen

• Lead three highly technical teams spanning Machine Learning Engineering for computer vision and forecasting and the Data Platform team • Experience managing machine learning system architecture, model deployment, and data platform design and execution • Knowledge of machine learning model lifecycle management, data pipelines, and system reliability • Ability to ensure machine learning solutions are production-grade, scalable, observable, cost effective, and maintainable • Ability to translate business and clinical needs into technical priorities • Ability to define machine learning and data platform goals and roadmaps • Ability to manage, mentor, hire, and grow engineers and data engineers across three teams

🏖️ Vorteile

• Equity • Comprehensive benefits packages • Competitive compensation package • Growth opportunities • Remote work

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