Machine Learning Engineer

🕒 vor 6 Monaten

🇨🇦 Kanada – Remote

⏰ Vollzeit

🟡 Mittelstufe

🟠 Senior

🤖 Machine-Learning-Entwickler

👻 Geisterscore 53%

Was es bedeutet: wie wahrscheinlich diese Stelle offen bleibt, ohne dass aktiv eingestellt wird.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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ExaCare AI

WebsiteLinkedInAlle Stellen

51 - 200 Mitarbeiter

🏥 Gesundheitswesen

💼 Beratung

📦 Logistik

🔥 Finanzierung im letzten Jahr

💰 €30.000.000 Series A - ExaCare im 2025-10

Healthcare • Consulting • Logistics

ExaCare AI ist eine KI-gestützte SaaS-Plattform, die speziell für Anbieter von Nachsorgeleistungen (Pflegeeinrichtungen und ambulante Pflegedienste) entwickelt wurde. Sie automatisiert die Überprüfung von Überweisungen, die Versicherungsverifizierung und die Abrechnungsabläufe, um Aufnahmen zu beschleunigen, Einnahmen zu sichern und die Eignung der Patienten zu verbessern. Das System fasst klinische Aufzeichnungen in prägnanten Übersichten zusammen, kennzeichnet klinische und finanzielle Risiken (einschließlich PDPM-Chancen), überprüft Deckung und Berechtigung und bietet eine Portfolioebene Sichtbarkeit in Bezug auf Belegung, Zensus-Trends und Betriebskennzahlen, um den Aufnahmeteams zu helfen, schneller zu reagieren und fundiertere Entscheidungen zu treffen.

Beschreibung

• Research, design, and implement novel machine learning solutions using modern architectures to tackle complex business problems. • Build and manage efficient pipelines for rapid experimentation and hypothesis testing. • Methodically design, execute, and track all experiments, including hyperparameter searches, architecture changes, and data variations. • Deploy models into production environments using CI/CD practices and model serving frameworks. • Implement and maintain robust monitoring systems to track model performance, detect drift, and ensure reliability and scalability. • Apply modern techniques to optimize models for inference speed, memory footprint, and cost. • Lead efforts in dataset creation, augmentation, and curation to build high-quality, robust training data. • Stay current with and apply state-of-the-art techniques, especially relating to Large Language Models (LLMs).

🎯 Anforderungen

• Proven experience (3+ years) in building, training, and deploying machine learning models in a production environment. • Expert-level proficiency in Python • Experience with modern deep learning frameworks, such as PyTorch. • Demonstrable experience with systematic hyperparameter searching and optimization frameworks (e.g., Optuna, Ray Tune). • Exceptional organizational skills, with a strong emphasis on reproducible research and methodical experiment tracking. • Direct experience with LLMs, including fine-tuning, prompt engineering, RAG, and efficient inference. • Practical experience implementing model optimization techniques like quantization (e.g., bitsandbytes) and pruning. • Experience in designing and curating novel datasets from scratch. • Bachelor's or Master's degree in Computer Science, AI, Data Science, or a related technical field.

🏖️ Vorteile

• Health insurance • Flexible work arrangements • Professional development opportunities