
11 - 50 Mitarbeiter
🏥 Gesundheitswesen
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💰 €14.000.000 Series A im 2020-02
Healthcare • Consulting • Marketplace
Inato ist eine KI-gestützte SaaS-Plattform, die pharmazeutische Sponsoren, klinische Forschungszentren und Patienten verbindet, um klinische Studien weltweit zu beschleunigen, zu diversifizieren und den Zugang zu verbessern. Die Plattform bietet datengesteuerte Standortauswahl, Portfolio-Optimierung und KI-gestützte Vorab-Screenings/automatisierte Überprüfung von Krankenakten, um die Belastung der Standorte zu reduzieren, die Einschreibung zu steigern und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften in globalen Studien zu gewährleisten. Inato bedient sowohl Sponsoren als auch Forschungszentren und ermöglicht schnellere, effizientere und gerechtere Studienabläufe.
đź•’ vor 2 Monaten
🇫🇷 Frankreich – Remote
💵 €70.000 - €100.000 / Jahr
⏰ Vollzeit
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🤖 KI-Ingenieur
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🗣️🇺🇸🇬🇧 Englisch erforderlich
🗣️🇫🇷 Französisch erforderlich
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• Choose and orchestrate the right models to process and analyze multimodal data • Design and implement cutting-edge RAG techniques to efficiently handle large medical documents and patient histories • Build agentic systems to revolutionize key aspects of drug development such as patient recruitment or site selection • Work closely with cross-functional teams (software engineers, product managers, data engineers) to seamlessly integrate AI into our platform • Implement robust and scalable pipelines that meet production-grade engineering standards • Projects include prescreening tool using reasoning models and site selection agent
• Hands-on professional experience on LLMs (OpenAI, Anthropic, RAG setup, agent setup, LLM observability tools etc.), 1 year in a production environment (not a pet project) • Python proficiency • Strong problem-solving skills • Strong communication skills, oral and written, both English and French • Strong product mindset able to challenge the product roadmap directly with our CPO • Experience implementing and deploying AI-based features in production • Knowledge about LLM’s evaluation challenges • Ability to autonomously deliver clean and production-ready code • Bonus: you reconverted from software engineering
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