ML Operations Engineer

Emploi pas sur LinkedIn

🕒 il y a 3 mois

🇺🇸 États-Unis – Télétravail

⏰ Temps Plein

🟡 Intermédiaire

🟠 Senior

⚙️ Opérations

🦅 Parrain de Visa H1B

Cette entreprise a parrainé des visas H1B par le passé.

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NextGen Healthcare

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1001 - 5000 employés

Fondée en 1998

⚕️ Assurance santé

☁️ SaaS

📡 Télécommunications

💰 Venture Round en 2015-02

Healthcare Insurance • SaaS • Telecommunications

NextGen Healthcare est une entreprise fournissant des solutions intégrées de technologies de l'information (IT) pour les pratiques ambulatoires de santé. Leurs services incluent des dossiers médicaux électroniques (DME), la gestion de cabinet, l'interopérabilité, l'engagement des patients et des solutions de télémédecine. Ils visent à améliorer l'expérience des patients et des prestataires grâce à des technologies innovantes telles que les flux de travail pilotés par l'IA et les solutions mobiles. NextGen Healthcare propose également des solutions sur mesure pour diverses spécialités et se concentre sur l'amélioration des résultats cliniques et financiers pour leurs clients. Ils soutiennent les pratiques de toutes tailles, des petits cabinets aux grandes entreprises, et mettent l'accent sur l'importance de l'interopérabilité et des échanges de données pour améliorer la prestation de soins de santé.

Description

• Support AI/ML initiatives by streamlining deployment, monitoring, and scaling of machine learning models in production environments • Implement and maintain CI/CD pipelines for deploying machine learning models • Ensure seamless integration of machine learning models into existing software systems • Design and manage scalable infrastructure for training, testing, and serving machine learning models • Automate data preprocessing, model training, and deployment workflows • Monitor performance of deployed models and systems, identifying and resolving issues proactively • Optimize model inference latency, scalability, and resource utilization • Collaborate with data scientists, software engineers, and product teams to understand requirements • Maintain version control for datasets, models, and code • Stay updated with the latest trends in MLOps tools, frameworks, and practices

🎯 Exigences

• Bachelor’s degree in Computer Science, Data Science, Engineering, or a related field • 2-3 years of hands-on experience in MLOps, DevOps, or related roles • Experience with MLOps tools and platforms like MLflow, Kubeflow, or SageMaker • Experience with feature stores and model versioning systems • Experience in building CI/CD pipelines using tools like Jenkins, GitLab CI, or similar • Proficiency in Python. • Strong understanding of containerization and orchestration tools (e.g., Docker, Kubernetes) • Familiarity with distributed computing frameworks (e.g., Apache Spark) • Knowledge of cloud platforms such as AWS, Azure, or Google Cloud • Solid understanding of model monitoring, logging, and debugging tools • Familiarity with database technologies and data pipelines (SQL, NoSQL, ETL/ELT processes)

🏖️ Avantages

• Health insurance • 401(k) matching • Flexible work arrangements • Professional development opportunities