Senior Machine Learning Engineer, Platform

🕒 il y a 2 mois

🇺🇸 États-Unis – Télétravail

💵 $150 000 - $200 000 / an

⏰ Temps Plein

🟠 Senior

🏗️ Ingénieur Plateforme

👻 Score fantôme 7%

Ce que ça veut dire : la probabilité que personne ne recrute vraiment pour cette offre.Comment le lire : 60 % ou plus, on pense que c'est une offre fantôme. Un score plus bas est moins inquiétant.Comment on la calcule : ancienneté, republications, postes ouverts vs taille de l'équipe, rapidité de clôture, et si le salaire est indiqué.À noter : une estimation à partir de données publiques, pas un jugement sur l'entreprise. De vraies offres peuvent avoir un score élevé, alors prenez-le comme un indice, pas comme un fait.

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🏥 Santé

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Healthcare • Consulting • Healthcare Insurance

Novellia est un outil de santé personnel gratuit propulsé par les données de santé des utilisateurs, conçu pour donner aux individus le contrôle de leurs dossiers médicaux. La plateforme consolide les dossiers médicaux en un seul dépôt sécurisé et partageable, offrant une éducation personnalisée sur les conditions de santé et les médicaments. Novellia collabore avec les meilleures organisations des sciences de la vie pour accorder aux utilisateurs l'accès à des essais cliniques et contribuer aux innovations des traitements futurs. L'entreprise s'engage à comprendre l'expérience des patients grâce à des partenariats avec des groupes de défense des patients et des experts, offrant une solution de gestion de la santé simplifiée et accessible.

Description

• Serve as the first ML hire on Platform Engineering and report to the Head of Platform Engineering • Own the full lifecycle of extraction models: framing, data and annotation strategy, model selection, training/fine-tuning, evaluation, deployment, monitoring, and retraining • Define “accurate enough” with clinical and customer-facing stakeholders • Build the evaluation harness as an initial deliverable • Partner with Clinical Data Managers on curation design • Own the technical half of QA/QC, including extractability decisions, model specifications, tooling, sampling, and error analysis for human-in-the-loop review • Build clinical NLP pipelines against messy real-world data • Work with backend engineers to productionize ML systems • Develop and rigorously evaluate LLM solutions using versioned prompts, cost and latency tracking, and failure-mode analysis • Make extraction quality understandable to non-ML colleagues • Handle de-identification, PHI, audit trails, and access controls as part of the modeling problem • Help shape the roadmap and potentially lead the future team

🎯 Exigences

• Healthcare or life sciences experience with real clinical data — clinical notes, EHR data, claims, registries, or similar; this is non-negotiable • 6+ years in applied ML • Personally taken models from problem statement to production and maintained them • Depth in applied ML on text, including information extraction, NER, classification, sequence labelling, weak supervision, annotation guidelines, and inter-annotator agreement • Practical experience with LLM-based approaches, including prompt development, structured output, retrieval, fine-tuning where warranted, evals, and observability • Strong engineering fundamentals in Python • Production engineering experience beyond notebooks • Ability to define problems with stakeholders, write clearly, and collaborate across the ML boundary • Self-directed problem-solving and comfort working without a playbook • Nice to have: SNOMED CT, ICD-10, LOINC, RxNorm, CPT, FHIR • Nice to have: HIPAA, SOC 2, de-identification methodology, IRB, or regulatory-grade data experience • Nice to have: early or first ML hire experience • Nice to have: human-in-the-loop annotation and QC operations at scale • Nice to have: OCR and document-understanding experience • Nice to have: mentoring or leading ML engineers • Applicants must be located in the United States • Novellia is not able to sponsor visas at this time

🏖️ Avantages

• Equity in Novellia • Medical, dental, and vision coverage • 401(k) • Flexible time off • Wellness stipend • Up to 12 weeks of parental leave

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