Senior Machine Learning Engineer

Bei Counterpart Health transformieren wir das Gesundheitswesen und verbessern die Patientenversorgung mit unserem innovativen Primärversorgungstool, Counterpart Assistant. Durch die Unterstützung von Hausärzten (PCPs) können wir bessere Ergebnisse für unsere Patienten zu geringeren Kosten durch frühzeitige Diagnosen und langfristiges Management chronischer Erkrankungen liefern.

Wir suchen einen Senior Machine Learning Engineer, der uns hilft, ein revolutionäres neues Gesundheitsgeschäft aufzubauen. Clover nutzt Machine Learning/Natural Language Processing, um unsere Daten zu nutzen, um sicherzustellen, dass die Begünstigten gesund bleiben und nicht ins Krankenhaus müssen, indem sie gezielte Pflege erhalten. Durch die Vorhersage vermeidbarer negativer Ereignisse ist unsere ML/NLP/LLM-Infrastruktur zentral für unsere Mission und hat direkte Auswirkungen auf unsere Begünstigten.

Sie werden Systeme und Tools entwickeln, die die Datenbedürfnisse einer vielfältigen Organisation unterstützen und zur Erweiterung der Machine Learning/Natural Language Processing/LLM-Fähigkeiten unserer Datenplattform beitragen.

Als Senior Machine Learning Engineer werden Sie:

• Hochzuverlässige, verteilte Plattformen für Machine Learning, Natural Language Processing und LLMs entwerfen, implementieren und validieren.
• Produktionsmodelle für Machine Learning und Natural Language Processing erstellen, debuggen, interpretieren und verbessern.
• Die Tools und Validierungsprozesse entwickeln, die Clover helfen, Erkenntnisse in großem Maßstab in Aktionen umzusetzen.
• Bestehende kommerzielle und Open-Source-Tools nutzen, um eine robuste Produktionsplattform zu schaffen.
• Eng mit den Data Science- und Engineering-Teams von Clover zusammenarbeiten, um sicherzustellen, dass die ML/NLP/LLM-Plattform echten Mehrwert bietet.
• Dokumentieren, iterieren und Tutorials bereitstellen, um sicherzustellen, dass Data Scientists Ihre Tools einfach nutzen können.

Sie werden diesen Job lieben, wenn:

• Sie mit Ihrer Arbeit einen Einfluss schaffen möchten, indem Sie maschinelles Lernen nutzen, um Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen und den Wert zu erschließen sowie die Gesundheitsergebnisse für echte Menschen zu verbessern.
• Sie sich wohlfühlen, autonom in unklaren und sich ändernden Umgebungen zu handeln.
• Sie Zusammenarbeit und Feedback schätzen.
• Sie technische Visionen klar kommunizieren können – an Ihre Teamkollegen und im weiteren Technologie-Team.
• Sie bereit sind, Ihren Teamkollegen beim Wachsen zu helfen, indem Sie Best Practices demonstrieren, respektvolles und konstruktives Feedback geben (und empfangen) und Ihre einzigartigen Einsichten mit allen teilen.
• Sie gerne in einem dynamischen Umfeld arbeiten, in dem Sie Prioritäten definieren, die sich an unseren größeren Zielen orientieren.
• Sie Klarheit in Unklarheiten bringen können, während Sie offen für neue Informationen bleiben, die Ihre Meinung ändern könnten.
• Sie nicht zögern, einzugreifen, um Dinge zu reparieren, die kaputt sind, und ermutigt werden, nachhaltige Systeme zu schaffen.
• Sie bereit sind, die Lücken zu füllen, um ein Ziel zu erreichen, wo nötig, auch wenn es nicht immer zu Ihrer Stellenbeschreibung passt.
• Sie ein echtes Interesse daran haben, was gute Technologie für Menschen tun kann, und eine positive Einstellung dazu haben, schwierige Probleme in einer wichtigen Branche anzugehen.

Sie sollten sich melden, wenn:

• Sie über 5 Jahre Erfahrung in Machine Learning Engineering-Rollen in technologieorientierten Unternehmen verfügen. Erfahrung im Gesundheitswesen ist von Vorteil, aber nicht erforderlich.
• Sie Erfahrung mit Python, Python-Datenwissenschaftsbibliotheken (numpy, pandas, sklearn, tensorflow, pytorch usw.) und der Bereitstellung von Python-Anwendungen in Produktionsumgebungen haben.
• Sie Erfahrung mit Natural Language Processing und/oder LLMs haben.
• Sie eine solide Grundlage in Feature Engineering, Feature Selection und Machine Learning-Techniken haben.
• Sie Erfahrung im Interpretieren, Modifizieren und Debuggen der Eingaben und Ausgaben von Produktions-ML/NLP/LLM-Modellen haben.
• Sie sowohl komplexe verteilte Systeme, insbesondere ML/NLP/LLM-Systeme, aufgebaut als auch umgestaltet haben.
• Sie die Auswirkungen anderer Ingenieure und Datenwissenschaftler durch Mentoring, Entwicklung wiederverwendbarer Bibliotheken und Dokumentation skaliert haben.

Zusammenfassung der Vorteile:

• Finanzielle Sicherheit: Unser Engagement, Top-Talente zu gewinnen und zu halten, beginnt mit einem wettbewerbsfähigen Grundgehalt und Aktienoptionen. Darüber hinaus bieten wir ein leistungsbasiertes Bonusprogramm, 401k-Matching und regelmäßige Gehaltsüberprüfungen, um außergewöhnliche Beiträge anzuerkennen und zu belohnen.
• Körperliches Wohlbefinden: Wir priorisieren die Gesundheit und das Wohlbefinden unserer Mitarbeiter und deren Familien, indem wir umfassende medizinische, zahnmedizinische und augenärztliche Versorgung anbieten.
• Mentales Wohlbefinden: Wir verstehen die Bedeutung der psychischen Gesundheit für die Produktivität und die Aufrechterhaltung des Gleichgewichts zwischen Berufs- und Privatleben.
• Berufliche Entwicklung: Die Entwicklung interner Talente hat für Clover Priorität. Wir bieten Lernprogramme, Mentoring, Finanzierung für berufliche Entwicklung und regelmäßiges Feedback und Überprüfungen der Leistung.

Über Counterpart Health:

Im Jahr 2018 hat Clover Health etwas Beispielloses unternommen: eine klinisch intuitive, KI-gestützte Lösung zu entwickeln, die in die Arbeitsabläufe der Ärzte integriert ist, um die frühzeitige Diagnose und das Management chronischer Erkrankungen zu unterstützen. Jahre später ist diese Vision Realität geworden, mit Tausenden von Praktikern, die Counterpart Assistant während der Patientenbesuche nutzen, um das Krankheitsmanagement zu verbessern, medizinische Ausgaben zu senken und den Erfolg in der wertbasierten Versorgung voranzutreiben.

Counterpart Health ist eine Tochtergesellschaft von Clover Health. Von der Gründung an waren Vielfalt und Inklusion entscheidend für unseren Erfolg. Wir sind ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet, und unsere Mitarbeiter sind Menschen mit unterschiedlichen Stärken, Erfahrungen, Perspektiven, Meinungen und Hintergründen, die eine Leidenschaft dafür teilen, das Leben der Menschen zu verbessern. Vielfalt umfasst nicht nur Rasse und Geschlechtsidentität, sondern auch Alter, Behinderungsstatus, Veteranenstatus, sexuelle Orientierung, Religion und viele andere Teile der Identität. Alle Standpunkte unserer Mitarbeiter sind entscheidend für unseren Erfolg, und Inklusion ist die Verantwortung aller.