Lead Applied Scientist – Reinforcement Learning

🔥 vor 19 Stunden

🇺🇸 Vereinigte Staaten – Remote

💵 $129.300 - $177.800 / Jahr

⏰ Vollzeit

🟠 Senior

🧬 Forschungswissenschaftler

🦅 H1B-Visum-Sponsor

Dieses Unternehmen hat in der Vergangenheit H1B-Visa gesponsert.

👻 Geisterscore 0%

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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Humana

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10.000+ Mitarbeiter

Gegründet 1961

🏥 Gesundheitswesen

🛡️ Versicherung

⚕️ Krankenversicherung

Healthcare • Insurance • Healthcare Insurance

Humana ist ein Gesundheitsunternehmen, das sich zum Ziel gesetzt hat, die Gesundheit von Individuen, Gemeinschaften und dem Gesundheitssystem insgesamt positiv zu beeinflussen. Mit einem klaren Fokus darauf, Gesundheit an erste Stelle zu setzen, bedient Humana eine vielfältige Zielgruppe, darunter Senioren und das Militär, und bietet Medicare Advantage HMO-, PPO- und PFFS-Pläne an. Humana engagiert sich für eine Kultur der Zugehörigkeit und des gegenseitigen Respekts und bietet wettbewerbsfähige und flexible Vorteile, um die finanzielle Sicherheit seiner Mitarbeiter und deren Familien zu gewährleisten. Das Unternehmen ist stolz darauf, einen inklusiven Arbeitsplatz zu schaffen, an dem jeder die Möglichkeit hat, erfolgreich zu sein.

Beschreibung

• Design, develop, and improve machine learning and reinforcement learning models for personalized recommendations, sequential decision making, and policy learning • Apply decision science, operations research, and simulation techniques to formulate complex decision problems and evaluate alternatives • Develop and improve production ML pipelines using Python, PyTorch, Databricks, PySpark, Ray RLlib, and MLflow • Design experiments, simulations, offline evaluations, and performance metrics to assess model effectiveness, policy behavior, decision quality, and business impact • Own models and decision policies throughout their lifecycle from prototyping and testing through deployment, monitoring, and continuous improvement • Partner with software engineering and platform teams to ensure production systems are scalable, reliable, and observable • Incorporate clinical eligibility, member preferences, business rules, operational capacity, and other constraints into intelligent decision systems • Provide technical direction on model architecture, algorithm selection, evaluation methods, engineering best practices, and system design • Collaborate with data scientists, engineers, and business stakeholders

🎯 Anforderungen

• Bachelor’s degree in Computer Science, Engineering, Mathematics, Statistics, Operations Research, or a related quantitative field • 6+ years of professional experience in machine learning, applied science, decision science, or related engineering disciplines • Strong experience designing, developing, testing, deploying, and monitoring machine learning solutions in production environments • Solid understanding of reinforcement learning, sequential decision making, or other advanced decision-making techniques • Strong Python programming skills • Experience with machine learning frameworks such as PyTorch or TensorFlow • Experience with distributed data processing and ML platforms such as Databricks, PySpark, Ray, or equivalent technologies • Strong software engineering fundamentals, including software architecture, code quality, automated testing, and scalable system design • Ability to translate complex business problems into analytical models and production solutions • Experience owning models across the full lifecycle, including prototyping, offline evaluation, simulation, testing, deployment, and production monitoring • This role is not eligible for work visa sponsorship • Work from a dedicated space without ongoing interruptions to protect member PHI/HIPAA information • Home internet service with at least 25 Mbps download and 10 Mbps upload speed • Preferred: experience with reinforcement learning algorithms, contextual bandits, Markov Decision Processes, or offline policy evaluation • Preferred: experience with operations research, simulation, or decision analysis • Preferred: familiarity with MLflow, Ray RLlib, Databricks, and distributed model training • Preferred: experience developing recommendation systems, personalization platforms, or Next Best Action solutions • Preferred: experience with event-driven architectures, Kafka, Redis, or rule-based decision engines • Preferred: familiarity with decision mapping, multi-objective decision making, and decision making under uncertainty • Preferred: experience monitoring deployed models and policies • Preferred: experience in healthcare, insurance, or other regulated industries

🏖️ Vorteile

• Bonus incentive plan based on company and/or individual performance • Medical, dental, and vision benefits • 401(k) retirement savings plan • Paid time off • Company and personal holidays • Paid parental and caregiver leave • Short-term and long-term disability • Life insurance • Flexible work hours may be possible depending on business needs • Remote/hybrid home-office work arrangement • Occasional travel for training or meetings • Home office internet requirements and dedicated workspace support for protecting PHI/HIPAA information

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