Vereinigte Staaten
PwrQ Holdings LLC
ELLKAY, LLC
Senior Applied ML Engineer
Vereinigte Staaten
United States
PythonSQL
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Über die Stelle
ELLKAY begann mit der Bereitstellung von Konnektivitätslösungen für Labore und wuchs innerhalb weniger Jahre zu einem Anbieter von Datenmanagementlösungen für ambulante Einrichtungen heran. ELLKAY ist heute ein vertrauenswürdiger Partner für Datenmanagement in fünf Gesundheitssegmenten. Die Lösungen von ELLKAY unterstützen weiterhin Labore und ambulante Praxen und wurden erweitert, um Krankenhäuser und Gesundheitssysteme, Anbieter von Gesundheits-IT, ambulante Praxen, Krankenversicherungen und andere Gesundheitsorganisationen mit modernsten Technologien und Lösungen auszustatten, die deren Wachstum und Interoperabilitätsstrategien vorantreiben.
Heute bleibt ELLKAY seinen Grundwerten treu: Wir bauen starke Partnerschaften auf, bieten beispiellosen Service und Support und stellen gleichzeitig innovative, skalierbare Lösungen für die Herausforderungen bereit, denen unsere Kunden in der heutigen datenreichen Welt gegenüberstehen.
Die Erfahrung von ELLKAY, der kundenorientierte Ansatz und der Ruf für Innovation, Schnelligkeit und Genauigkeit zeichnen ELLKAY als erstklassigen Partner für Ihre Interoperabilitätsanforderungen und Datenmanagementstrategie aus.
Stellenbeschreibung
Entwickeln Sie angewandte ML- und NLP-Funktionen, die ELLKAY dabei helfen, Gesundheitsdaten zu verstehen, Migrationsumfänge zu ermitteln, Dokumenteninhalte zu extrahieren und relevante Archivnachweise abzurufen. Der Ingenieur arbeitet mit klinischen Analysten und DME-Teams zusammen, um Labels zu definieren, Modelle zu trainieren und zu bewerten sowie die klinische Bedeutung zu wahren. Die Rolle verantwortet die Qualität der Domänenmodelle und Experimente von der Problemdefinition bis zur Einführung in die Produktion.
WESENTLICHE AUFGABEN & VERANTWORTLICHKEITEN
- Entwicklung von Schema- und Dokumentenerkennung, Extraktion klinischer Entitäten, semantischer Klassifizierung, Terminologieempfehlungen und Erkennung von Datenqualitätsanomalien.
- Definition klinischer Relevanz-Labels und Benchmarks für das kanonische Datenmodell von ELLKAY und FHIR-Mappings, Archivabruf und Interoperabilitätsempfehlungen.
- Kombination von Domänenregeln, Embeddings, überwachten Modellen und LLMs. Wahrung von Patientenkontext, Einheiten, Daten, Negation und Quellenreferenzen.
- Prototyping von Archivsuche und zitierten Antworten. Festlegung von Enthaltung und SME-Überprüfung, wenn Beweise unvollständig oder klinische Bedeutungen mehrdeutig sind.
- Entwurf von Pilotexperimenten und Analyse der Akzeptanz durch Prüfer, Fehlerschwere, Aufgabenzeit und Leistung über Quellsystemfamilien hinweg.
- Training und Anpassung von Modellen, wo gelabelte Daten und Evaluierung dies rechtfertigen. Vergleich mit einfachen Baselines und Beibehaltung von Quellnachweisen für extrahierte Fakten und Empfehlungen.
ZUSAMMENARBEIT UND EIGENVERANTWORTUNG
Arbeiten Sie mit Datenplattform- und Produktingenieuren, klinischen/Daten-SMEs, DME/QA und Sicherheitsteams zusammen. Erstellen Sie wiederverwendbare Dienste für ELLKAY-Produkte und wahren Sie Quellnachweise, genehmigte Datennutzungsrechte und Mandantentrennung. Modell- oder Agentenvorschläge folgen etablierten menschlichen Genehmigungs- und Plattform-Release-Workflows.
QUALIFIKATIONEN
ERFORDERLICHE QUALIFIKATIONEN
- 5+ Jahre Erfahrung in angewandtem ML, NLP oder gleichwertiger Produktionsentwicklung, einschließlich Modellentwicklung und -bewertung.
- Fundierte Kenntnisse in Python und SQL, angewandter Statistik, Versuchsplanung, überwachtem Lernen, Information Retrieval und NLP unter Verwendung moderner ML-Frameworks.
- Praktische Erfahrung mit Gesundheitsdatensätzen, EHR/Labor-Workflows, HL7 v2 oder FHIR und klinischer Terminologie.
- Erfahrung in der Kuratierung von Labels, dem Aufbau repräsentativer Evaluierungsdatensätze, der Analyse der Fehlerschwere und der Vermeidung von Leckagen über Kunden oder Quellfamilien hinweg.
- Fähigkeit, klinische Regeln, Embeddings, trainierte Modelle und LLMs zu kombinieren sowie Konfidenz und Enthaltung zu messen.
- Fähigkeit, direkt mit klinischen SMEs zusammenzuarbeiten und das Modellverhalten an Produkt- und Engineering-Teams zu kommunizieren. Ein relevanter Abschluss oder gleichwertige praktische Erfahrung ist akzeptabel.
BEVORZUGTE QUALIFIKATIONEN
LOINC, SNOMED CT, ICD-10, RxNorm, OCR/Dokumentenextraktion, klinische Negation und zeitliches Schlussfolgern, Learning-to-Rank sowie Migrations-/Archiverfahrung. Vertrautheit mit PyTorch, scikit-learn, Transformer-Modellen oder gleichwertigen Tools.
Auszeichnungen
ERWARTETE ERGEBNISSE
- Erste 90 Tage: Definieren Sie den ausgewählten Anwendungsfall im Gesundheitswesen, erstellen Sie einen von SMEs geprüften Benchmark mit Fehlerschwere-Labels und etablieren Sie manuelle/Regel-/Modell-Baselines.
- Nach sechs Monaten: Liefern Sie einen Pilot für Erkennung, Extraktion oder Abruf, der vereinbarte klinische Qualitätsgrenzwerte erfüllt und Präzision/Recall, Beweisrelevanz, Abdeckung und Enthaltung berichtet.
- Nach 12 Monaten: Ziel ist 30% weniger Zeitaufwand für Analysten bei Erkennung/Überprüfung bei vergleichbaren Pilotaufgaben, ohne Zunahme kritischer Fehler. Demonstrieren Sie die Leistung über zwei Quellfamilien hinweg und bewahren Sie die Herkunft für alle offengelegten klinischen Fakten.
- Qualitäts-, Leistungs- und Geschäftsauswirkungsziele werden auf die ausgewählten Anwendungsfälle und deren anfängliche Baselines kalibriert. Die Bereitstellung hängt von den entsprechenden Plattformfähigkeiten und dem genehmigten Kunden-Pilotumfang ab.
Unsere großartige Kultur umfasst:
- Zusammenarbeit mit talentierten, kooperativen und freundlichen Menschen, die ihre Arbeit lieben
- Berufliche Weiterentwicklung im Unternehmen
- Innovationsumfeld
- Kostenlose tägliche Mittagessen am Hauptsitz
Auszeichnungen
- 2025 Top Workplaces Mitarbeiterwertschätzung
- 2025 Top Workplaces Mitarbeiterwohlbefinden
- 2025 Top Workplaces Berufliche Entwicklung
- 2025 Top Workplaces Führung
- 2026 USA Today Top Workplaces
- 2026 NJ Top Workplaces
Zusätzliche Informationen
Bei ELLKAY verpflichten wir uns zu einem hybriden Arbeitsmodell und bieten Mitarbeitern Flexibilität bei der Gestaltung ihrer Zeit zwischen Büro- und Remote-Arbeit. Wir erkennen die Bedeutung der Förderung von Verbindungen, Zusammenarbeit und Kreativität innerhalb unserer Bürokultur und deren positiven Einfluss auf unser Geschäft an. Unsere Philosophie, als hybrider Arbeitsplatz zu agieren, unterstreicht unser Engagement, Mitarbeitern zu ermöglichen, ihre Work-Life-Balance an ihre individuellen Vorlieben anzupassen. Für diejenigen, die nicht innerhalb von 40 Meilen von einem unserer Büros wohnen, sind wir offen für Remote-Arbeit bei Kandidaten, deren Fähigkeiten und Erfahrungen stark mit der Rolle übereinstimmen. Während wir für die meisten Rollen ein hybrides Arbeitsumfeld priorisieren, verstehen wir die Bedeutung von Flexibilität und sind für bestimmte Positionen und spezialisierte Fähigkeiten offen für Remote-Arbeit.
Weitere Informationen über unser Unternehmen finden Sie unter ELLKAY.com.
ELLKAY LLC ist ein rauchfreier Arbeitsplatz.
ELLKAY, LLC bietet allen Mitarbeitern und Bewerbern Chancengleichheit und verbietet Diskriminierung und Belästigung jeglicher Art in Bezug auf Rasse, Hautfarbe, Religion, Alter, Geschlecht, nationale Herkunft, Behinderungsstatus, Genetik, geschützten Veteranenstatus, sexuelle Orientierung, Geschlechtsidentität oder -ausdruck oder jedes andere durch Bundes-, Landes- oder lokale Gesetze geschützte Merkmal.
Vergütungsspanne: $170,000 - $210,000
Vorteile
ELLKAY bietet ein umfassendes und wettbewerbsfähiges Leistungspaket, das ab dem ersten Tag gilt!
Einschließlich:
- Kranken-, Zahn- und Augenversicherung
- Arbeitgeberfinanzierte Lebens- und Berufsunfähigkeitsversicherung
- 401k mit Arbeitgeberzuschuss – sobald die Anspruchsberechtigung erfüllt ist
- Work-Life-Balance
- Bezahlte Freiwilligenprogramme
- Flexible Arbeitszeiten
- Großzügige FTO (Flexible Time Off)
- Optionen für Remote-Arbeit
- Mitarbeiterrabatte
- Elternzeit
- Zuschüsse für Fitnessstudio-Mitgliedschaften / Sportkurse
Mehr Möglichkeiten mit einem Profil
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