Machine Learning Engineer

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Interwell Health

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501 - 1000 Mitarbeiter

🏥 Gesundheitswesen

⚕️ Krankenversicherung

🧘 Wellness

💰 €46.000.000 Series B im 2021-04

Healthcare • Healthcare Insurance • Wellness

Interwell Health ist ein wertorientierter Anbieter von Nierenpflege, der mit Ärzten zusammenarbeitet, um das Gesundheitswesen zu revolutionieren. Das Unternehmen konzentriert sich darauf, Fachwissen, Mitgefühl und innovative Strategien zu bieten, um hohe Standards in der Nierenpflegebranche zu setzen. Interwell Health hat das Ziel, das Fortschreiten von Krankheiten zu verlangsamen und Krankenhauseinweisungen zu reduzieren, was zu verbesserten gesundheitlichen Ergebnissen und niedrigeren Pflegekosten für Patienten und Kostenträger führt. Es hat die Akkreditierung des NCQA Population Health Program für sein umfassendes Programm zur Patientenbindung, Interwell 360, erhalten. Mit einem Jahrzehnt Erfahrung managt Interwell Health finanzielle Risiken und Patientenbedürfnisse durch einen dualen Ansatz von Patientenversorgung und Anbieterermöglichung. Das Unternehmen arbeitet mit Nephrologen, Hausärzten und Kostenträgern zusammen und wird von einem großen Netzwerk klinischer und nicht-klinischer Fachkräfte unterstützt, die der Gesundheit der Patienten verpflichtet sind.

Beschreibung

• Develop and deliver end‑to‑end machine learning solutions, including defining technical requirements, architecting scalable systems, and implementing monitoring, logging, and maintenance workflows. • Collaborate closely with engineers, product managers, clinicians, and cross‑functional partners to build new ML products and enhance existing systems. • Lead the design and implementation of MLOps frameworks, including pipeline development, CI/CD integration, drift detection, retraining workflows, and rollback strategies. • Monitor model performance in production, identify issues, propose remediation steps, and ensure strong test coverage and system reliability. • Utilize contemporary software engineering practices to implement scalable, secure, and maintainable AI/ML systems. • Develop and customize API integrations to enable seamless connectivity between cloud‑based systems and ML services. • Participate in architectural discussions to ensure ML platforms meet compliance, performance, and scalability standards.

🎯 Anforderungen

• Bachelor’s degree in Computer Science, Data Analytics, Software/Computer Engineering, Computational Statistics, Mathematics, or a related discipline. • 3+ years of end‑to‑end ML development in production (data prep, feature engineering, modeling, calibration, deployment, monitoring, maintenance). • 3+ years of MLOps experience building production pipelines (CI/CD, model registry, feature store), implementing monitoring & drift detection, and automating retraining. • 3+ years of Python for production ML (testing, packaging, type hints, linting) and SQL for analytical and production workloads; Scala a plus. • 2+ years working with distributed compute and cloud ML environments (e.g., Spark/Databricks on Azure/AWS/GCP) and modern data ecosystems (data lakes, DBMS). • Strong debugging and optimization skills across data and ML workflows. • Track record of ownership and problem solving—driving measurable impact and quality under ambiguity and evolving requirements. • Ability to communicate technical decisions clearly and contribute to documentation and design discussions. • Demonstrated system design & architecture skills for scalable, high‑performance ML services and batch/streaming workflows; familiarity with API design and service integration patterns. • Proven understanding of tradeoffs in latency, cost, performance, and compliance.

🏖️ Vorteile

• We care deeply about the people we serve. • We are better when we work together. • Humility is a source of our strength. • We bring joy to our work. • We deliver on our promises.