Staff/Senior Machine Learning Engineer, Clinical AI

Leidenschaft für Präzisionsmedizin und die Weiterentwicklung der Gesundheitsbranche? Jüngste Fortschritte in der zugrunde liegenden Technologie haben es endlich möglich gemacht, dass KI einen bedeutenden Einfluss auf die klinische Versorgung hat. Die proprietäre Plattform von Tempus verbindet ein ganzes Ökosystem von realen Beweisen, um Echtzeit- und umsetzbare Einblicke für Ärzte zu liefern, die kritische Informationen über die richtigen Behandlungen für die richtigen Patienten zur richtigen Zeit bereitstellen. Wir suchen einen hochqualifizierten und innovativen Staff/Senior Machine Learning Engineer, um unser Clinical AI Team zu verstärken. Als Staff/Senior Machine Learning Engineer spielen Sie eine entscheidende Rolle bei der Nutzung und Bereitstellung modernster Modelle zur Verarbeitung natürlicher Sprache und LLMs, die speziell für Gesundheitsanwendungen im großen Maßstab entwickelt wurden. Ihre Arbeit wird dazu beitragen, klinische Arbeitsabläufe zu optimieren, die Zuordnung klinischer Studien zu verbessern und die medizinische Forschung voranzutreiben. Diese Position bietet eine spannende Gelegenheit, die Leistungsfähigkeit der Verarbeitung natürlicher Sprache und von LLMs zu nutzen, um das Gesundheitswesen zu revolutionieren und einen erheblichen Einfluss auf das Leben der Menschen auszuüben.

Was Sie tun werden:

• Produktion von KI-Pipelines aufbauen und betreiben: LLM-gestützte Extraktion, Batch-Orchestrierung und Inferenz mit Fokus auf Zuverlässigkeit, Kosten und Latenz
• Design und Wartung von Airflow-basierter Orchestrierung für batchklinische Arbeitsabläufe
• Aufbau der Beobachtbarkeit (Metriken, Protokollierung, Alarmierung), die Regressionen erkennt, bevor sie die nachgelagerten Verbraucher erreichen
• Aufbau und Wartung der Evaluierungsinfrastruktur, die die Qualität der klinischen Modellausgaben kontinuierlich misst: Regressionserkennung, Drift, Gold-Set-Management, Dashboards
• Plattformwerkzeuge und SDKs bereitstellen, die Maschinenlern-Wissenschaftler und nachgelagerte Verbraucher beschleunigen
• Mit Maschinenlern-Wissenschaftlern zusammenarbeiten, um schlechte Modellausgaben bis zur Ursache (Daten, Eingabeaufforderung oder Pipeline) zu debuggen
• Teilnahme an der Bereitschaftsrotation des Pods
• Zusammenarbeit mit Plattform-/Infrastrukturteams zur Nutzung von GCP-Diensten für Leistung, Sicherheit und Kosteneffizienz
• Autoren und Überprüfung von Entwurfsdokumenten für die Zusammenarbeit zwischen Pods
• Die Ingenieurebene durch Code- und Entwurfsüberprüfungen erhöhen

Erforderliche Qualifikationen:

• Starke Kenntnisse in Python in Produktionsumgebungen
• Erfahrung im Design, Aufbau und der Integration von Mikrodiensten in der Produktion
• Bereitgestellte Datenorchestrierungs-Workflows in der Produktion (Airflow oder gleichwertig)
• Erfahrung mit cloud-nativen Diensten (GCP bevorzugt, aber nicht erforderlich)
• Überwachung, Beobachtbarkeit und Alarmierung für Produktionssysteme aufgebaut
• Praktische Erfahrung mit mindestens einem großen ML-Framework – wir verwenden hauptsächlich LangGraph; PyTorch, spaCy oder gleichwertige sind ebenfalls willkommen
• Starke schriftliche und mündliche Kommunikation, einschließlich Erfahrung im Verfassen und Überprüfen von Entwurfsdokumenten (RFCs, PRDs oder gleichwertig); gute Zusammenarbeit mit Forschungsscientists, PMs und Klinikern

Bevorzugte Qualifikationen:

• Praktische Erfahrung mit Produktionssystemen – Bereitschaftsrotationen, Vorfallreaktion, Nachbesprechungen
• Erfahrung im Aufbau von Evaluierungs-/Qualitätsmesssystemen für ML- oder LLM-Ausgaben
• Praktische Erfahrung mit Produktions-LLM-Anwendungen (Eingabeaufforderungen, Agenten, RAG, LLM-Evaluierungen, Extraktionspipelines)
• Interne Plattformen oder SDKs aufgebaut, auf die andere Ingenieure/Wissenschaftler angewiesen waren
• Erfahrung mit klinischen oder biomedizinischen Daten (EHR, Genomik, Pathologie, klinische Notizen)
• Beiträge zu relevanten Open-Source-Projekten

Das erwartete Gehaltsband oben gilt, wenn die Rolle aus Kalifornien ausgeführt wird, und kann je nach Standort variieren (Colorado, Illinois, New York). Das tatsächliche Gehalt kann je nach Qualifikationen und Erfahrung variieren. Tempus bietet eine vollständige Palette von Vorteilen, die Anreizvergütung, eingeschränkte Aktienoptionen, medizinische und andere Vorteile je nach Position umfassen können. Darüber hinaus ist Tempus der Auffassung, dass die strafrechtliche Vorgeschichte möglicherweise eine direkte, nachteilige und negative Beziehung zu den folgenden Aufgaben hat, was möglicherweise zu einem Rückzug des bedingten Beschäftigungsangebots führen kann: positives Engagement mit Kunden und anderen Mitarbeitern; Zugriff auf vertrauliche Informationen, einschließlich geistigem Eigentum, Geschäftsgeheimnissen und geschützten Gesundheitsinformationen; und angemessene Handhabung solcher Informationen gemäß den gesetzlichen und ethischen Standards. Qualifizierte Bewerber mit Festnahmen oder Verurteilungen werden gemäß den geltenden Gesetzen, einschließlich der Fair Chance Ordinance für Arbeitgeber im Los Angeles County und dem California Fair Chance Act, für eine Beschäftigung in Betracht gezogen. Wir sind ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet. Wir diskriminieren nicht aufgrund von Rasse, Religion, Hautfarbe, nationaler Herkunft, Geschlecht, sexueller Orientierung, Alter, Familienstand, Veteranenstatus oder Behinderungsstatus.